Coalesce hint允许Spark SQL用户控制输出文件的数量,就像Dataset API中的Coalesce、repartition和repartitionByRange一样,它们可以用于性能调优和减少输出文件的数量。COALESCE hint只有一个分区号作为参数。“REPARTITION”提示有一个分区号、列或它们都作为参数。“REPARTITION_BY_RANGE”提示必须有列名,分区号是可选的。
spark.sql.adaptive.coalescePartitions.initialPartitionNum（无）合并之前的初始洗牌分区数。如果未设置，则...
SELECT SQL语句支持查询提示作为SQL查询中的注释,Spark SQL将其转换为逻辑计划中的UnresolvedHint一元逻辑运算符。 COALESCE 和 REPARTITION 提示 Spark SQL 2.4增加了对COALESCE和REPARTITION提示的支持(使用SQL注释), 语法如下: SELECT/*+ COALESCE(5) */… SELECT/*+ REPARTITION(3) */… Broadcast提示 ...
The COALESCE hint can be used to reduce the number of partitions to the specified number of partitions. It takes a partition number as a parameter. REPARTITION The REPARTITION hint can be used to repartition to the specified number of partitions using the specified partitioning expressions. It ...
Join Hint:在处理大表 Join 时,Spark 默认使用的策略可能并不是最优的。通过 Join Hint,我们可以指定想要使用的 Join 类型,比如 Broadcast Join。 其他Hints:如MERGE,SHUFFLE,COALESCE等,可以帮助优化器选择合适的计算策略。 基本语法 在Spark SQL 中,Hints 通常是在查询语句中以/*+ HINT_NAME */的格式插入。以...
COALESCE Hint允许下面几个名字:“COALESCE”,“REPARTITION”,“REPARTITION_BY_RANGE” LookupFunctions Simple Sanity Check Once 检查未解析函数引用的函数标识符是否在函数注册表中定义。请注意,此规则不会尝试解析UnsolvedFunction。它只根据函数标识符执行简单的存在性检查,以快速识别未定义的函数,而不触发关系解析,...
Analyzer 和 Optimizer 中分 别定义自己的batch,比如Analyzer中 定义的【Hints】,策略用的是FixedPoint,【Hints】中包含了两个与处理【hint】相关的rule: ResolveHints.ResolveJoinStrategyHints ResolveHints.ResolveCoalesceHints batches: Seq[Batch](Batch队列) ...
这与SQL (Hive QL)中的“distribution BY”操作相同。 回到导航 coalesce 1)coalesce(numPartitions: Int): DataFrame def coalesce(numPartitions: Int): DataFrame =withPlan { Repartition(numPartitions, shuffle=false, logicalPlan) } 返回一个新的[[DataFrame]],该[[DataFrame]]具有确切的 'numpartition' ...
参考对应的SPARK-35725,其目的是为了在AQE阶段,根据spark.sql.adaptive.advisoryPartitionSizeInBytes进行分区的重新分区,防止数据倾斜。再加上SPARK-35786,就可以根据hint进行重分区。 具体看看怎么实现的,OptimizeSkewInRebalancePartitions代码如下: override val supportedShuffleOrigins: Seq[ShuffleOrigin] = Seq(REBALANCE...
df3.coalesce(1).write.format("csv").options(header='true',inferschema='true').save("hdfs://hp1:8020/user/juzhen") 3.2.2 读写Hive table 读写Hive表是我们实际开发过程中经常使用到的。 一般集群的spark配置默认可以访问hive的元数据,所以spark读写hive是非常的简单。