这时,可以使用窗口函数来优化 Group By 操作。 importorg.apache.spark.sql.expressions.Window// 定义窗口valwindow=Window.partitionBy("gender").orderBy("age")// 使用窗口函数进行分组和聚合valresult=filteredData.withColumn("rank",rank().over(window)).filter("rank = 1").groupBy("gender").count() ...
Spark SQL:Spark SQL在hive兼容层面仅依赖hiveQL解析、hive元数据。从HQL被解析成抽象语法树起,就全部由Spark SQL接管了。Spark SQL执行计划生成和优化都由Catalyst(函数式关系查询优化框架)负责。
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; 7、where条件上移; 8、优化点需要对照执行计...
精准推算stage与代码的对应关系,需要对Spark的源码有深入的理解,这里我们可以介绍一个相对简单实用的推算方法:只要看到Spark代码中出现了一个shuffle类算子或者是Spark SQL的SQL语句中出现了会导致shuffle的语句(比如group by语句),那么就可以判定,以那个地方为界限划分出了前后两个stage。 这里我们就以Spark最基础的入门...
方案实现思路:在对RDD执行shuffle算子时,给shuffle算子传入一个参数,比如reduceByKey(1000),该参数就设置了这个shuffle算子执行时shuffle read task的数量。对于Spark SQL中的shuffle类语句,比如group by、join等,需要设置一个参数,即spark.sql.shuffle.partitions,该参数代表了shuffle read task的并行度,该值默认是200...
.partitionBy("user_id").bucketBy(100, "product_id").saveAsTable("orders_partitioned")根据商品表的大小，调整广播变量阈值，使用广播Join：spark.conf.set("spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold", 50 * 1024 * 1024) // 假设商品表小于50MB 经过优化后的查询运行时间显著降低，只需5分钟。调优后的...
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...
在对RDD执行shuffle算子时,给shuffle算子传入一个参数,比如reduceByKey(1000),该参数就设置了这个shuffle算子执行时shuffle read task的数量。对于Spark SQL中的shuffle类语句,比如group by、join等,需要设置一个参数,即spark.sql.shuffle.partitions,该参数代表了shuffle read task的并行度,该值默认是200,对于很多场景...
hive往往只用一个reduce来处理全局聚合函数,最后导致数据倾斜;在不考虑其它因素的情况下,我们的优化方案是先group by再count。 在使用spark sql时,貌似不用担心这个问题,因为spark对count distinct做了优化: explainselectcount(distinctid),count(distinctname)fromtable_a ...
from table_a group by id)tmp hive往往只用一个 reduce 来处理全局聚合函数,最后导致数据倾斜;在不考虑其它因素的情况下,我们的优化方案是先 group by 再 count 。 在使用spark sql 时,貌似不用担心这个问题,因为 spark 对count distinct 做了优化: ...