--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...
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...
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...
spark sql grouping sets grouping sets 、rollup 、cube 是用来处理多维分析的函数: grouping sets:对分组集中指定的组表达式的每个子集执行group by,group by A,B grouping sets(A,B)就等价于 group by A union group by B,其中A和B也可以是一个集合,比如group by A,B,C grouping sets((A,B),(A,C)...
如果SQL是在MapReduce上运行的话,进行这种改写可以减少中间结果的产生,即降低了读写(I/O)资源的消耗,提升程序的效率和速度。具体原理是减少了MapReduce作业数量。 2、使用grouping sets替代union all进行优化 (1)原SQL(目标是进行2个group by,但后一个的分组字段是前者的子集) ...
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...
之前简单总结了spark从sql到物理计划的整个流程,接下来就总结下Spark SQL中关于聚合的操作。 聚合操作的物理计划生成 首先从一条sql开始吧 1 SELECTNAME,COUNT(*) FRON PEOPLEGROUPBYNAME 这条sql的经过antlr4解析后的树结构如下: 在解析出来的树结构中可以看出来,在querySpecification下面多了aggregation子节点。这次我...
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 ...
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...