1. spark.sql.shuffle.partitions 这个参数控制了在执行聚合操作或者连接操作时产生的中间分区的数量,默认值为 200。通过调整这个参数可以控制 shuffle 操作的并发度,从而提高查询性能。 ```sql -- 设置 shuffle 分区数为 100 spark.conf.set("spark.sql.shuffle.partitions", 100) 1. 2. 3. ### 2. spark....
原因就是dataframe中shuffle partitions的数量是由spark.sql.shuffle.partitions控制,默认值就是200. 2、spark.sql.shuffle.partitions 是否需要调整大小? shuffle partitions的数量默认为200,是否需要调整呢?注意这个参数是需要进行调整的而且Spark中并不会根据数据量进行动态的设置,需要我们基于数据规模进行调整。 > 小数据...
目前SparkSql中reduce阶段的task个数取决于固定参数 spark.sql.shuffle.partition(默认值 200),注意,若一个作业一旦设置了该参数,它运行过程中的所有阶段的reduce个数都是同一个值。 而对于不同的作业,以及同一个作业内的不同reduce阶段,实际的数据量大小可能相差很大,例如reduce阶段要处理的数据可能是10MB,也有可能...
Spark sql默认shuffle分区个数为200，参数由spark.sql.shuffle.partitions控制，此参数只能控制Spark sql、DataFrame、DataSet分区个数。不能控制RDD分区个数 所以如果两表进行join产生shuffle形成一张新表，如果新表的分区不进行缩小分区操作，那么就会有200份文件插入到hdfs上，这样就有可能导致小文件过多的问题。还是由...
在Spark SQL 中,shuffle 分区数是通过 spark.sql.shuffle.partition 配置的,默认值为 200。它决定了 reduce 任务的数量,对查询性能影响很大。 当我们配置spark.sql.shuffle.partition 后会默认给所有的join或agg过程中的shuffle设置统一的分区数,这是不合适的。相同的shuffle分区数不能适合单个查询的所有stage,因为每...
--conf spark.sql.shuffle.partitions=20 默认值: 300 spark中有partilion的概念,每个parliton都会对应一个task,task越多,在处理大规模数据的时候,就会有效率。不过task并不是越多越好,如果发现数据量没有那么大,则没有必要task数量太多。其实这个参数相当于Hive参数mapred.reduce.tasks,那种大促期间数据量翻好几倍...
spark.sql.shuffle.partitions的默认值为200,会导致以下问题 对于较小的数据,200是一个过大的选择,由于调度开销,通常会导致处理速度变慢,同时会造成小文件的产生。 对于大数据集,200很小,无法有效利用集群中的资源 使用DISTRIBUTE BY cast( rand * N as int) 这里的N是指具体最后落地生成多少个文件数。
属性名称 默认值 描述 spark.sql.adaptive.enabled false 自适应执行框架的开关。 spark.sql.adaptive.minNumPostShufflePartitions 1 reduce个数区间最小值。 spark.sql.adaptive.maxNumPostShufflePartitions 500 reduce个数区间最大值。 spark.sql.adaptive.shuffle.targetPostShuffleInputSize 67108864 动态调整reduce个...