importorg.apache.spark.sql.SparkSession// 创建 SparkSessionvalspark=SparkSession.builder().appName("Spark SQL Hint Example").master("local[*]").getOrCreate()// 创建示例数据valdata=Seq((1,"Alice"),(2,"Bob"),(3,"Cathy"),(4,"David"))valdf=spark.createDataFrame(data).toDF("id","na...
Spark SQL 2.2增加了对提示框架(Hint Framework)的支持。 如何使用查询提示hint 我们可以使用Dataset.hint运算符或带有提示的SELECT SQL语句指定查询提示。 // Dataset APIvalq=spark.range(1).hint(name ="myHint",100,true)valplan=q.queryExecution.logical scala> println(plan.numberedTreeString)00'UnresolvedH...
Join Hint:在处理大表 Join 时,Spark 默认使用的策略可能并不是最优的。通过 Join Hint,我们可以指定想要使用的 Join 类型,比如 Broadcast Join。 其他Hints:如MERGE,SHUFFLE,COALESCE等,可以帮助优化器选择合适的计算策略。 基本语法 在Spark SQL 中,Hints 通常是在查询语句中以/*+ HINT_NAME */的格式插入。以...
1. 被广播的表需要小于spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold所配置的值,默认是10M (或者加了broadcast join的hint) 2. 基表不能被广播,比如left outer join时,只能广播右表 看起来广播是一个比较理想的方案,但它有没有缺点呢?也很明显。这个方案只能用于广播较小的表,否则数据的冗余传输就远大于shuffle的开销;...
set spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold = 10m; -1禁用, 默认10M, 建议直接写hint, 建议100M内, 过大会报错 set spark.sql.broadcastTimeout = 1500; --大表特大(小文件特多), 起很多task时, 建议调大超时, 600s set spark.sql.join.preferSortMergeJoin = true; 不能走广播join, 且该参数为false...
于是用 hadoop fs -ls 看了下hdfs文件数发现有上万个小文件. 导致合并查询结果时间巨长 小文件过多会导致文件系统效率低下.我们可以在写sparksql时加入hint合并小文件. 方法如下: --spark-sqlselect/*+COALESCE(1)*/from(selectfieldfrombase.table)t ...
绘制了一个流程图来描述 Spark SQL 是如何选择连接策略的: 四、策略选择过程 首先判断是否为等值连接,会进入不同的主流程。 1、等值连接 (1)开发人员指定的连接提示(hint)具有最高的优先权 对于BROADCAST 提示,选择 Broadcast Hash Join 策略,当 BROADCAST 提示在连接的两边都被指定时,选择数据集较小的那一边; ...
Coalesce hint允许Spark SQL用户控制输出文件的数量,就像Dataset API中的Coalesce、repartition和repartitionByRange一样,它们可以用于性能调优和减少输出文件的数量。COALESCE hint只有一个分区号作为参数。“REPARTITION”提示有一个分区号、列或它们都作为参数。“REPARTITION_BY_RANGE”提示必须有列名,分区号是可选的。
既然支持SQL基本都会有执行计划的生成,如果要优化Spark sql那么首先要了解执行计划,否则很难发现根因,是调整sql的编写方式 ? 加hint ? 调参 ?便不知如何下手. 过程解释: 1)Parser 转换器, 首先判断sql语句是否规范,例如关键字是否写对 . 2)Analyzer分析器,借助表的真实catalog来判断sql中的表名、字段名是否在...
1.如果join类型支持，并且其中一张表能够被广播(值，默认是10MB)，则选择 broadcast hash join2.如果参数spark.sql.join.preferSortMergeJoin设定为false，且一张表足够小(可以构建一个hash map) ，则选择shuffle hash join3.如果join keys 是排序的，则选择sort-merge join4.如果是内连接，选择 cartesian join5....