动态分区裁剪功能在Spark SQL中主要通过两个规则实现:一个是逻辑计划优化器规则PartitionPruning,另一个是Spark planner规则PlanDynamicPruningFilters,下面重点介绍这两个规则。 PartitionPruning规则 PartitionPruning规则被添加到SparkOptimizer中的一个默认批次中,这样它就会在逻辑计划优化阶段被应用。PartitionPruning规则在应用...
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,对于Spark SQL查询出来的RDD,立即使用repartition算子,去重新进行分区,这样可以重新分区为多个partition,从repartition之后的RDD操作,由于不再设计Spark SQL,因此stage的并行度就会等于你手动设置的值,这样就避免了Spark SQL所在的stage只能用少量的task去...
spark.sql.optimizer.dynamicPartitionPruning.enabled 参数必须设置为 true,不过这个值默认就是启用的; 需要裁减的表必须是分区表,而且分区字段必须在 join 的 on 条件里面; Join 类型必须是 INNER, LEFT SEMI (左表是分区表), LEFT OUTER (右表是分区表), or RIGHT OUTER (左表是分区表)。 满足上面的条件也...
要在Spark SQL中启用和使用动态分区,通常需要设置以下几个参数,并编写相应的SQL语句: 参数设置: scala val spark = SparkSession.builder() .appName("Spark SQL Dynamic Partitioning Example") .config("spark.sql.dynamicPartitioning.enabled", "true") .config("spark.sql.dynamicPartitioning.mode", "strict...
spark.sql.optimizer.dynamicPartitionPruning.enabled=true; # 其默认值就是true, spark3 默认是开启DPP的 spark.sql.optimizer.dynamicPartitionPruning.reuseBroadcastOnly=true; # 默认是true,这时只会在动态修剪过滤器中重用BroadcastExchange时,才会应用 DPP,如果设置为false可以在非Broadcast场景应用DPP。 spark.sql....
如果存在分区表和维表上的filter,则通过添加dynamic-partition-pruning filter来实现对另一张表的动态分区修剪。 有下面一个简单的sql,完成的功能是事实表(sales)和维表(Date)的join: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 SELECT*FROMSalesJOINDateWHEREDate.day_of_week=‘Mon’; ...
set spark.sql.legacy.timeParserPolicy = LEGACY; --解决时间解析函数的兼容性问题 --动态分区 set spark.sql.hive.convertInsertingPartitionedTable=false;--避免丢数 set hive.exec.dynamic.partition=true; --动态分区开启 set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict; --动态分区非严格 ...
从Spark读取SQL表数据时的分区问题是指在使用Spark读取SQL表数据时,如何进行数据分区以提高读取性能和效率的问题。 在Spark中,数据分区是将数据划分为多个部分,每个部分称为一个分区。分...
的时候自动将 Filter 算子下推到数据源,也就是在 Scan 前进行了 Filter 操作,将 day_of_week = 'Mon' 的数据全部拿出来,其他数据不需要的拿出,这样 Spark SQL 中处理的数据就变少了,整个 SQL 的查询数据就会变快,这一切都是编译的时候(compile time)进行的,所以这个叫做静态分区裁剪(Static Partition ...
spark.sql.optimizer.dynamicPartitionPruning.enabled 参数必须设置为 true,不过这个值默认就是启用的; 需要裁减的表必须是分区表,而且分区字段必须在 join 的 on 条件里面; Join 类型必须是 INNER, LEFT SEMI (左表是分区表), LEFT OUTER (右表是分区表), or RIGHT OUTER (左表是分区表)。