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...
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 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)...
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、...
2.Hive和SparkSQL使用grouping sets生成的GROUPING_ID不一致 示例: Hive: Spark: 3.regexp_extract未匹配上的话,在HIVE里回是null,但在Spark里返回是空字符 示例:regexp_extract('00000000', '^(0{1,})?([0-9a-zA-Z]+)?', 2),HIVE返回null,Spark返回空字符 ...
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...
GROUPING SETS 在一个GROUP BY查询中,根据不同的维度组合进行聚合,等价于将不同维度的GROUP BY结果集进行UNION ALL,SETS的子句中如果包含()数据集,则表示整体聚合 scala> hcon.sql("select age,sex,count(1) from gamedw.customers group by age,sex grouping sets((age,sex),sex,()) order by age,sex"...