为了优化HashShuffleManager我们可以设置一个参数:spark.shuffle.consolidateFiles,该参数默认值为false,将其设置为true即可开启优化机制,通常来说,如果我们使用HashShuffleManager,那么都建议开启这个选项。 开启consolidate机制之后,在shuffle write过程中,task就不是为下游stage的每个task创建一个磁盘文件了,此时会出现shuffle...
对于小表与大表的连接,可以使用 Broadcast Join 来优化性能。 frompyspark.sqlimportSparkSessionfrompyspark.sql.functionsimportbroadcast spark=SparkSession.builder.appName("BroadcastJoinExample").getOrCreate()# 假设 df_large 是大表,df_small 是小表result=df_large.join(broadcast(df_small),"join_key")#...
shuffle操作在进行聚合时,如果发现使用的内存超出了这个20%的限制,那么多余的数据就会溢写到磁盘文件中去,此时就会极大地降低性能。 参数调优建议:如果Spark作业中的RDD持久化操作较少,shufle操作较多时,建议降低持久化操作的内存占比,提高shuffle操作的内存占比比例避免shufle过程中数据过多时内存不够用,必须溢写到磁盘...
会显示一个Spark UI的地址,4040的端口,进去看,依次点击进去,可以看到,你的每个stage的详情,有哪些executor,有哪些task,每个task的shuffle write和shuffle read的量,shuffle的磁盘和内存,读写的数据量;如果是用的yarn模式来提交,课程最前面,从yarn的界面进去,点击对应的application,进入Spark UI,查看详情。
为了优化HashShuffleManager我们可以设置一个参数:spark.shuffle.consolidateFiles,该参数默认值为false,将其设置为true即可开启优化机制,通常来说,如果我们使用HashShuffleManager,那么都建议开启这个选项。 开启consolidate机制之后,在shuffle write过程中,task就不是为下游stage的每个task创建一个磁盘文件了,此时会出现shuffle...
46、Spark SQL工作原理剖析以及性能优化 一、工作原理剖析 1、图解 二、性能优化 1、设置Shuffle过程中的并行度:spark.sql.shuffle.partitions(SQLContext.setConf())2、在Hive数据仓库建设过程中,合理设置数据类型,比如能设置为INT的,就不要设置为BIGINT。减少数据类型导致的不必要的内存开销。3、编写SQL时,尽量给...
那么spark sql当中修改分区的方式就有3种了，分别是算子coalesce、repartition和参数spark.sql.shuffle.partitions 最终Stage id为4的join阶段，耗时也从3.3分钟降到了1.6分钟，优化效果非常明显。另一个join阶段也优化了一半（当时没截图）结论 跑离线任务时我们可以合理控制分区数来提高效率，可以将分区数设置为...
3.SQL查询的连接策略Hints提示 连接策略提示，即BROADCAST、MERGE、SHUFFLE_HASH和SHUFFLE_REPLICATE_NL，...
spark-shuffle Shuffle就是对数据进行重组,由于分布式计算的特性和要求,在实现细节上更加繁琐和复杂 在MapReduce框架,Shuffle是连接Map和Reduce之间的桥梁,Map阶段通过shuffle读取数据并输出到对应的Reduce;而Reduce阶段负责从Map端拉取数据并进行计算。在整个shuffle过程中,往往伴随着大量的磁盘和网络I/O。所以shuffle性能的...