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...
通过上述逻辑计划和物理计划可以看出,Spark SQL在对not in subquery处理,从逻辑计划转换为物理计划时,会最终选择BroadcastNestedLoopJoin(对应到Spark源码中BroadcastNestedLoopJoinExec.scala)策略。 提起BroadcastNestedLoopJoin,不得不提Nested Loop Join,它在很多RDBMS中得到应用,比如mysql。它的工作方式是循环从一张表(...
四、Hive实现(not) in 通过left outer join进行查询,(假设B表中包含另外的一个字段 key1 select a.key from a left outer join b on a.key=b.key where b.key1 is null 通过left semi join 实现 in SELECT a.key, a.val FROM a LEFT SEMI JOIN b on (a.key = b.key) LEFT SEMI JOIN 是 ...
因此,在实际生产中,要尽可能利用其他效率相对高的SQL来避免使用Not in Subquery。 虽然通过改写Not in Subquery的SQL,进行低效率的SQL到高效率的SQL过渡,能够避免上面所说的问题。但是这往往建立在我们发现任务执行慢甚至失败,然后排查任务中的SQL,发现"问题"SQL的前提下。那么如何在任务执行前,就"检查"出这样的SQL...
(2)优化SQL(完成相同的目标,使用子查询避免数据出现倾斜而导致性能问题) select sex, count(1) as age_num from( select sex, age, count(1) as num group by sex, age ) a; 4、使用left join替代not in完成取A表中没有但B表中有的数据
二. SQL优化篇 2.1 避免使用select * 场景案例：假设我们有一个用户表users，包含字段user_id、name...
优化主要是从两个方面来考虑: 集群粒度的调优,包括CPU与内存分配,数据分布,shuffle等。数据存储在HDFS上,Hxxx接入SparkSQL时已经保证了Data Locality,所以数据分布这里就不考虑了。我们的环境中会使用YARN来跑Spark任务,所以需要考虑在YARN上面资源分配的问题。
sql优化一般方法: 一.建立索引 二.sql优化 在处理好索引后,接下来就是分析查询语句,查询语句可以借助专业的分析工具来分析,一个好的语句和不好的语句也会很影响效率,现在简单总结一下在查询语句的优化方向: 1、查询字段禁止出现 selete * 2、where 及 order by 涉及的列上建立索引。
spark 多张表join优化 sparksql join 首先看个Not in Subquery的SQL: // test_partition1 和 test_partition2为Hive外部分区表select * from test_partition1 t1 where t1.id not in (select id from test_partition2); 1. 对应的完整的逻辑计划和物理计划为: == Parsed Logical Plan =='Project [*]+-...
* `compression` (default is the value specified in `spark.sql.orc.compression.codec`): * compression codec to use when saving to file. This can be one of the known case-insensitive * shorten names(`none`, `snappy`, `zlib`, and `lzo`). This will override * shorten...