at org.apache.spark.sql.execution.aggregate.TungstenAggregate$$anonfun$doExecute$1.org$apache$spark$sql$execution$aggregate$TungstenAggregate$$anonfun$$executePartition$1(TungstenAggregate.scala:110) at org.apache.spark.sql.execution.aggregate.TungstenAggregate$$anonfun$doExecute$1$$anonfun$2.apply(Tungst...
object Demo2Partition { def main(args: Array[String]): Unit = { /** * 创建上下文对象 * */ val conf: SparkConf = new SparkConf() .setAppName("partition") .setMaster("local") //设置spark 默认分区数 (spark.default.parallelism(默认并行度)), 只在shuffle之后生效 conf.set("spark.default...
最近公司为了降本,在做presto sql 到 spark sql的任务迁移(体力活 ),作为一个两年多来一直在用presto的sql boy,因为presto本身是针对adhoc场景,所以在平时建表的时候都是简单粗暴的create table table_name as 、 insert into table_name 等等, 最近上线了spark之后,发现了spark在etl的强大,也发现其实自己在ddl...
SparkSql 工具书(进阶) 常用命令 一行拆多行 不同sql 差异对比 SparkSql 和 Mysql 语法差异对比 Spark SQL 和 PrestoSql 语法差异对比 附件 参考资源 SparkSql 使用和优化 sparksql 使用、优化、工具书、差异对比 本文链接: 知乎 环境: (原 spark2.1.3) spark 3.3.0(待详细了解) 主要内容: SparkSql 注意事...
1、repartition算子,你用Spark SQL这一步的并行度和task数量,肯定是没有办法去改变了。但是呢,可以将你用Spark SQL查询出来的RDD,使用repartition算子,去重新进行分区,此时可以分区成多个partition,比如从20个partition,分区成100个。 2、从repartition以后的RDD,再往后,并行度和task数量,就会按照你预期的来了。就可...
It does not change the behavior of partition discovery. 我翻译过来就是:它不会改变分区发现的行为。 recursiveFileLookup recursiveFileLookupis used to recursively load files and it disables partition inferring. If data source explicitly specifies thepartitionSpecwhenrecursiveFileLookupis true, exception will...
通过coalesce或repartition函数我们一方面可以减少 Task 数据从未达到减少作业输出文件的数量;同时我们也可以加大并行度从而提高程序的运行效率。 如果想及时了解Spark、Hadoop或者HBase相关的文章,欢迎关注微信公众号:iteblog_hadoop 我们现在越来越多的人使用SparkSQL 来编写程序,可是在Spark 2.4之前,我们是不能直接在 SQL...
SparkSQL相关语句总结 1.in 不支持子查询 eg. select * from src where key in(select key from test); 支持查询个数 eg. select * from src where key in(1,2,3,4,5); in 40000个 耗时25.766秒 in 80000个 耗时78.827秒 2.union all/union...
Spark性能调优---算子调优(四)repartition解决SparkSQL低并行度问题,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
$ cat part*{"id":1,"name":"ruoze"}{"id":3,"name":"spark"} 用IDEA代码实现: importorg.apache.spark.sql.SparkSessionobjectSparkSQLApp{defmain(args:Array[String]):Unit={valspark=SparkSession.builder().appName("SparkSQLApp").master("local[2]").getOrCreate()valinfo=spark.sparkContext...