精准推算stage与代码的对应关系,需要对Spark的源码有深入的理解,这里我们可以介绍一个相对简单实用的推算方法:只要看到Spark代码中出现了一个shuffle类算子或者是Spark SQL的SQL语句中出现了会导致shuffle的语句(比如group by语句),那么就可以判定,以那个地方为界限划分出了前后两个stage。 这里我们就以Spark最基础的入门...
1) 专用窗口函数,包括后面要讲到的rank, dense_rank, row_number等专用窗口函数。 2) 聚合函数,如sum(). avg(), count(), max(), min()等,rows between…and… 因为窗口函数是对where或者group by子句处理后的结果进行操作,所以窗口函数原则上只能写在select子句中。 3)业务需求“在每组内排名”,比如: ...
.drop("row_number") Spark去重原理 Spark的去重原理主要依赖于其分布式计算框架。在Spark中,数据被划分为多个分区,并在每个分区内和跨分区间进行去重处理。 1. 分布式去重 Spark的distinct操作实际上是通过map、reduceByKey和map等算子组合实现的分布式去重。以Spark SQL中的DISTINCT为例,其内部实现大致如下: Map阶段...
1)调整并行,例如修改spark.sql.shuffle.partitions 2)两阶段聚合,例如聚合字段加上一个随机数,进行一个局部聚合 3)挑出有倾斜的key单独处理 4)开启AQE 4,执行方式调优--固定执行器数量还是动态资源分配 spark.sql.adaptive.enabled=true spark.shuffle.service.enabled=true spark.dynamicAllocation.enabled=true spark...
spark-sql> explain select id,rank,row_number() over(partition by id order by rank ) naturl_rank,sum(rank) over(partition by id) as snum from window_test_table; == Physical Plan == *(3) Project [id#13, rank#16, naturl_rank#8, snum#9L] +- Window [row_number() windowspecdef...
这种执行下来会让流程很长,任务是串行的所以执行时间也会很长优化方案: 代码语言:sql 复制 selectmid,sum(expose_rn)asexpose_rn,sum(click_rn)asclick_rn,sum(order_rn)asorder_rn,sum(sale_rn)assale_rnfrom(selectmid,row_number()over(partitionbyexposeorderbyexpose)asexpose_rn,0asclick_rn,0asorder...
下图是当前滴滴内部SQL任务的架构图,滴滴各个业务线的离线任务是通过一站式数据开发平台DataStudio调度的,DataStudio把SQL任务提交到HiveServer2或者Spark两种计算引擎上。两个计算引擎均依赖资源管理器YARN和文件系统HDFS。 在迁移之前我们面临的主要问题有: SQL任务运行慢:迁移前SQL任务运行的平均时间是20分钟,主要原因是...
spark.sql("load data " + "load inpath '/usr/local/data'" + "into table sales") //开始编写我们的统计逻辑,使用row_number()函数 //先说明一下,row_number()开窗函数的作用 //其实就是给每个分组的数据,按照其排序顺序,打上一个分组内行号 ...
DataSet是自Spark1.6开始提供的一个分布式数据集,具有RDD的特性比如强类型、可以使用强大的lambda表达式,并且使用Spark SQL的优化执行引擎。DataSet API支持Scala和Java语言,不支持Python。但是鉴于Python的动态特性,它仍然能够受益于DataSet API(如,你可以通过一个列名从Row里获取这个字段 row.columnName),类似的还有R语言...