Spark SQL自适应执行优化引擎(Adaptive Query Execution,简称AQE)应运而生,它可以根据执行过程中的中间数据优化后续执行,从而提高整体执行效率。核心在于:通过在运行时对查询执行计划进行优化,允许Spark Planner在运行时执行可选的执行计划,这些计划将基于运行时统计数据进行优化,从而提升性能。 AQE完全基于精确的运行时统计...
索引可以加速查询过程,减少扫描数据的时间。在SparkSQL中,可以使用Hive支持的索引来提升查询性能。创建索引可以使用以下语句: // 创建一个索引spark.sql("CREATE INDEX index_name ON table_name (column_name) AS 'COMPACT'") 1. 2. 4. 避免使用UDF 在SparkSQL中,用户自定义函数(UDF)会导致性能下降,尽量使用...
Spark SQL可以使用配置spark.sql.adaptive.enabled来控制是否打开/关闭它。从Spark 3.0开始,AQE具有三个主要功能,包括合并后混洗分区,将排序合并联接转换为广播联接以及倾斜联接优化。 五.合并Shuffle分区 当spark.sql.adaptive.enabled和spark.sql.adaptive.coalescePartitions.enabled配置均为true时,此功能将根据地图输出统...
优化SQL 查询:避免使用复杂的查询语句和操作,尽量使用简单的查询语句和操作。同时,可以利用 Spark SQL 的内建函数和优化器来提高查询效率。 调整配置参数:根据集群的实际情况和负载情况,调整 Spark SQL 的配置参数,如 executor 内存、核心数、缓存大小等,以提高性能表现。 使用Bucketing:Bucketing 可以在进行 join 操...
2. 缓存策略优化 在处理多次使用的数据时，考虑使用缓存策略。你可以通过cache()或persist()方法将数据缓存在内存或磁盘上。根据数据量和可用资源来选择合适的缓存策略，以便在后续操作中快速访问数据。3. 优化SparkSQL配置 调整SparkSQL的配置参数可以显著提高性能。以下是一些建议：spark.sql.shuffle.partitions：调整...
Spark SQL 是 Apache Spark 中用于处理结构化数据的强大工具。然而,在大规模数据处理场景下,Spark SQL 可能会遇到性能瓶颈。 本文将介绍一些常见的性能问题以及如何通过 SQL 代码案例来解决这些问题与十大技巧。万字详解,内容较长,建议先收藏! 一、数据倾斜 ...
Spark性能优化:开发调优篇 在大数据计算领域,Spark已经成为了越来越流行、越来越受欢迎的计算平台之一。Spark的功能涵盖了大数据领域的离线批处理、SQL类处理、流式/实时计算、机器学习、图计算等各种不同类型的计算操作,应用范围与前景非常广泛。 然而,通过Spark开发出高性能的大数据计算作业,并不是那么简单的。如果没有...
目录 收起 SparkSQL性能调优官网权威资料 1.在内存中缓存数据 2.其他配置选项 3.SQL查询的连接策略Hints...
spark sql语句性能优化及执行计划 一、优化点: 1、not in 替换为 not exist; 2、in 替换为 right join; 3、distinct 替换为 group by; 4、count(distinct) 替换为 count; 5、where条件中,等号左右两边的数据类型需要一致; 6、where条件中,等号左边不要有函数;...