这里的默认buffer为5M大小,会不断增加大小 , shuffle的过程分为shuffle read和shuffle write的过程。如果定的是6M,此时不够用的话需要6*2=12M内存,需要申请12M-5M=7M的空间。首先是shuffle write的过程,这里…
--conf spark.shuffle.compress=true //shuffle过程是否压缩 --conf spark.shuffle.file.buffer=512 默认值:32k 参数说明:该参数用于设置shutle write task的BuferedOutputStream的buter缓冲大小将数据写到磁盘文件之前,会先写入butfer缓冲中,待缓冲写满之后,才会溢写到磁盘。 调优建议:如果作业可用的内存资源较为充足...
为了解决这个问题，我们让 Spark SQL 支持 Hive 兼容模式，从而保证 Spark SQL 写入的 Bucket 表与 Hive 写入的 Bucket 表效果一致，并且这种表可以被 Hive 和 Spark SQL 当成 Bucket 表进行 Bucket Join 而不需要 Shuffle。通过这种方式保证 Hive 向 Spark SQL 的透明迁移。第一个需要解决的问题是，Hive 的一...
可以通过partitionBy方法指定分区字段,以优化数据分布。 # 按照某个字段进行分区df.write.partitionBy("column_name").parquet("output_path") 1. 2. 步骤5:应用 Broadcast Join 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 ...
1. 未经优化的HashShuffleManager shuffle write阶段,主要就是在一个stage结束计算之后,为了下一个stage可以执行shuffle类的算子(比如reduceByKey),而将每个task处理的数据按key进行“划分”。所谓“划分”,就是对相同的key执行hash算法,从而将相同key都写入同一个磁盘文件中,而每一个磁盘文件都只属于下游stage的一个...
spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold---针对SortShuffle 默认值:200 参数说明:当ShuffleManager为SortShuffleManager时,如果shuffle read task的数量小于这个阈值(默认是200),则shuffle write过程中不会进行排序操作,而是直接按照未经优化的HashShuffleManager的方式去写数据,但是最后会将每个task产生的所有临时磁盘文件...
Shuffle Write Time: 比较稳定,平均下来比较小 Shuffle Read Time: 比较稳定,平均下来比较小 那应该怎么设置 partition 的数量呢?这里同样也没有专门的公式和规范,一般都在尝试几次后有一个比较优化的结果。但宗旨是:尽量不要导致 data skew 问题,尽量让每一个 task 执行的时间在一段变化不大的区间之内。
后面介绍字节跳动在 Spark SQL 上做的一些优化,主要围绕这一节介绍的逻辑计划优化与物理计划优化展开。 Spark SQL引擎优化 Bucket Join改进 在Spark 里,实际并没有 Bucket Join 算子。这里说的 Bucket Join 泛指不需要 Shuffle 的 SortMergeJoin。 下图展示了 SortMergeJoin 的基本原理。用虚线框代表的 Table 1 和...
3. 优化SparkSQL配置 调整SparkSQL的配置参数可以显著提高性能。以下是一些建议：spark.sql.shuffle.partitions：调整Shuffle阶段的分区数量。根据数据量和集群资源合理设置分区数，以提高任务并行度和资源利用率。spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold：设置广播变量的阈值。对于小表，使用广播变量可以避免Shuffle操作，提高...