我们通过数据分区、数据压缩和数据缓存等优化方案,提高了查询的执行效率。通过实验,我们证明了这些优化方案的有效性,并展示了优化效果。 如果您在使用 Spark SQL 进行大数据分析时遇到性能问题,希望本文的优化方案对您有所帮助。 参考资料: [Spark SQL Documentation]( [Spark SQL Optimization Techniques](...
前面已经介绍了SQL parse,将一条SQL语句使用antlr4解析成语法树并使用访问者模式生成Unresolved LogicalPlan,然后是Analysis阶段将Unresolved LogicalPlan转换成Resolved LogicalPlan。这一篇我们介绍Optimization阶段,和生成Physical Planning阶段。 经过这两个阶段后,就差不多要到最后转换成Spark的RDD任务了。 Spark SQL Optim...
Spark SQL Optimization阶段概述 先来看看Logical Optimization阶段。 上一篇我们讨论了Analysis阶段如何生成一个真正的Logical Plan树。这一阶段听名字就知道是优化阶段,Spark SQL中有两个部分的优化,第一部分就是这里,是rule-base阶段的优化,就是根据各种关系代数的优化规则,对生成的Logical Plan适配,匹配到就进行相应的...
Cache-aware并不是一个新的概念,在上个世纪90年代的时候就有学者在这些方面做过很多的研究,有兴趣的朋友可能看看`Cache-aware`(《An Overview of Cache Optimization Techniques and Cache-Aware Numerical Algorithms》)以及`Cache-oblivious`(《Cache-Oblivious Algorithms and Data Structures》)相关的算法方面的研究。
Partial aggregation push-down: we introduced a new logical operator to represent local-aggregation operator and to introduce a comprehensive set of optimization rules to push down local-aggregates below all standard SQL operators. Derive local aggregates not onl...
在Spark SQL的执行过程中,QueryExecution类贯穿始终,它是Spark执行关系查询的主要workflow。 一条SQL执行过程 如上图所示,一条SQL在Spark SQL引擎的解析过程中被分为逻辑计划阶段和物理计划阶段。 在逻辑计划阶段,当Spark SQL引擎接收到一条SQL查询时,它首先将被解析为一个Unresolved Logical Plan。
Partial aggregation push-down: we introduced a new logical operator to represent local-aggregation operator and to introduce a comprehensive set of optimization rules to push down local-aggregates below all standard SQL operators. Derive local aggregates not only from grou...
Spark SQL核心是Catalyst, Catalyst执行流程主要分4个阶段, 语句解析, 逻辑计划与优化, 物理计划与优化, 代码生成前三个阶段都由Catalyst负责, 其中, 逻辑计划的优化采用RBO (Rule Based Optimization)思路, 物理计划的优化采用CBO (Cost Based Optimization)思路; ...
A DataFrame is a distributed collection of data, which is organized into named columns. Conceptually, it is equivalent to relational tables with good optimization techniques. A DataFrame can be constructed from an array of different sources such as Hive tables, Structured Data files, external databas...
此外,还可以使用贝叶斯优化(BayesianOptimization)等基于概率的优化算法来进行超参数调优,这些算法可以在较短的时间内找到较优的超参数组合。 接下来,我们来讨论一下并行计算优化技巧。Spark作为一个分布式计算框架,其核心优势在于能够充分利用多核处理器和大量内存资源进行大规模数据处理。为了充分发挥Spark的并行计算能力,...