运行Spark SQL CLI Spark SQL CLI可以很方便的在本地运行Hive元数据服务以及从命令行执行查询任务。需要注意的是,Spark SQL CLI不能与Thrift JDBC服务交互。 在Spark目录下执行如下命令启动Spark SQL CLI: ./bin/spark-sql 配置Hive需要替换conf/下的hive-site.xml。执行./bin/spark-sql --help可查看详细的参数...
http://spark.apache.org/docs/2.4.0/sql-performance-tuning.html#caching-data-in-memory For some workloads, it is possible to improve performance by either caching data in memory, or by turning on some experimental options. SparkSQL的优化主要可以从3个方向去考虑: 在内存中缓存数据(Caching Data I...
▲One push In the actual business scenario, SparkSQL and HiveSQL were used to calculate a piece of 3T data. The figure above shows the running speed. The data shows that the calculation speed of SparkSQL2.3 is 5-10 times that of Hive1.2 under the premise of the deadlock queue (120G m...
Broadcast Hash Join(BHJ)是SparkSQL 实现分布式join的四种核心方式之一,另外三个是 Sort Merge Join(SMJ) 、 Shuffled Hash Join(SHJ)、Broadcast nested loop join (BNLJ)。 可以通过在SQL中添加hint的方式指定采用BHJ实现join(参考[SparkSQL tunning](Performance Tuning))。但是,更多的情况是依赖SparkSQL框架自动...
理想情况下,该配置应该设置为大于spark.sql.adaptive.advisoryPartitionSizeInBytes。 |3.0.0 | 参考: 1.http://spark.apache.org/docs/latest/sql-performance-tuning.html
Spark SQL可以通过调用Spark.catalog.cachetable ("tableName")或DataFrame.cache()来使用内存中的columnar格式缓存表。然后Spark SQL将只扫描所需的列,并自动调优压缩以最小化内存使用和GC压力。你可以调用spark.catalog.uncacheTable("tableName")从内存中删除表。 内存缓存的配置可以在SparkSession上使用setConf方法或...
-https://spark.apache.org/docs/3.0.0-preview/sql-performance-tuning.html -https://spark.apache.org/docs/3.0.0-preview/tuning.html databrick 视频 : -https://databricks.com/session/scalable-monitoring-using-prometheus-with-apache-spark-clusters ...
其他的优化配置可以参考这个链接：https://spark.apache.org/docs/latest/sql-performance-tuning.html#...
https://spark.apache.org/docs/3.1.2/sql-performance-tuning.html#coalescing-post-shuffle-partitions【参数】 参数1:表示是否启用自适应调整机制 spark.sql.adaptive.enabled=true 参数2:表示Shuffle后分区数目 spark.sql.adaptive.coalescePartitions.enabled=true 其他参数: 最小分区数目 spark.sql.adaptive.coalesce...
新的Adaptive Query Execution框架(AQE)是Spark 3.0最令人期待的功能之一,它可以解决困扰许多Spark SQL工作负载的问题。英特尔和百度混合团队在2018年初的博客中记录了这些内容。要更深入地了解框架,请学习我们更新的Apache Spark Performance Tuning课程。 我们在Workload XM方面的经验无疑证实了这些问题的现实性和严重性...