最近我在研究SparkSQL的Grouping Sets优化技巧,这个技术通过减少对源表的读取次数,有效优化了查询效率,特别是在处理大型数据集时。它通过一次性读取数据后在内存中进行多份复制,以支持不同维度的数据聚合,避免了多次读取源表。然而,这种优化可能会增加内存使用量,并潜在地引发GC或OOM问题。除此之外,SparkSQL还提供了...
--优化前selectcount(distinctid)fromtable_a--优化后selectcount(id)from(selectidfromtable_agroupbyid)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...
一方面,如果后续对RDD进行持久化,可能就无法将RDD数据存入内存,只能写入磁盘,磁盘IO将会严重消耗性能;另一方面,task在创建对象的时候,也许会发现堆内存无法存放新创建的对象,这就会导致频繁的GC,GC会导致工作线程停止,进而导致Spark暂停工作一段时间,严重影响Spark性能。 假设当前任务配置了20个Executor,指定500个task,有...
2、spark sql对count distinct做的优化 在hive 中我们对count distinct 的优化往往是这样的: 代码语言:javascript 复制 --优化前 selectcount(distinct id)from table_a--优化后 selectcount(id)from(select id 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...
spark sql grouping sets 优化思路 1、增加 expand的过程中partition 的数量 2、缩减expand 的数据量 参考 学习内容 spark 对count(distinct)的优化 先说结论:spark sql和hive不一样,spark对count(distinct)做了group by优化 在hive中count(). 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...
SparkSql 优化(进阶) 基础优化 Sql/数据重复利用 关联值单独处理 小表映射优化 broadcast 数据加盐处理 数据倾斜优化 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、...
sqlContext.sql("select area,memberType,product,sum(price) as total from orderTempTable group by area,memberType,product grouping sets(area,memberType,product)") 上面的语句输出结果如下,可以看到使用grouping sets(area,memberType,product)会分别对这3个维度进行group by,也可以grouping sets ((area,member...
可以看到如下逻辑计划的变化(只截取grouping sets相关的): === Applying Rule org.apache.spark.sql.catalyst.analysis.Analyzer$ResolveRelations ==='Sort ['col1 ASC NULLS FIRST], true 'Sort ['col1 ASC NULLS FIRST], true+- 'GroupingSets [ArrayBuffer('col1), ArrayBuffer('col2)], ['col1, 'co...
SparkSQL是基于RDD的,可以通过Schema信息来访问其中某个字段RDD处理的不是结构化数据,所以不能进行类似HIve逻辑优化器的优化操作(条件传播) SparkSQL默认读取的类型都是 DataFrame Catalyst优化器 1.解析SQL,并解析成AST(抽象语法树) 2.在树里面加入元数据信息scan(peolple)scan(score) => join => filter => pe...
group by A,B,C grouping sets((A,C),(A,B))就等价于 group by A,C union group by A,B; 代码: //grouping setsvalgroupingHonorDF:DataFrame=spark.sql("select area,grade,honor,sum(value) as total_value from temp group by area,grade,honor grouping sets(area,grade,honor)")groupingHonorDF...