dws_ent_micro_small_company_ds where p_date='{p_date}' and (org_code is null or org_code ='')) as a SparkSql 优化(进阶) Spark 优化本质就是尽可能的减少无效数据计算、缓存数据、均匀分布数据,最大化资源利用. 基础优化 处理前减少 查询字段和查询数据. 尽可能在关联/处理之前减少数据量 -- ...
在SQL中,WITH AS子句,又称为公用表表达式(Common Table Expression,CTE),允许用户定义临时结果集,可以在SELECT、INSERT、UPDATE或DELETE语句中引用。Spark SQL也支持这一功能,使得复杂的查询可以通过分步执行来提高可读性和可维护性。 以下是一个简单的使用示例: WITHemployee_averageAS(SELECTdepartment,AVG(salary)ASav...
hive-sql(由参数控制表是否被物化,默认该参数是关闭的) 在hive中有一个参数 hive.optimize.cte.materialize.threshold 这个参数在默认情况下是-1(关闭的);当开启(大于0),比如设置为2,则如果with..as语句被引用2次及以上时,会把with..as语句生成的table物化,从而做到with..as语句只执行一次,来提高效率。 测试 ...
增加reduce 聚合的内存的比例 设置spark.shuffle.memoryFraction 2、 增加executor memory的大小 --executor-memory 5G 3、减少reduce task每次拉取的数据量 设置spark.reducer.maxSizeInFlight 24m 8、spark.sql.shuffle.partitions 设置方式: int maxCore = 3 * Integer.parseInt...
..as 语句在 Spark SQL 中是否把数据存入内存的结论，答案并不是绝对的。关键在于是否通过参数调整来物化结果，以及 Spark 在自身框架层面并未提供特定优化策略来针对 with...as 语句进行内存管理。因此，正确使用 with...as 语句并结合具体业务场景，灵活调整优化参数策略，是实现性能提升的关键。
.saveAsTable("orders_partitioned")根据商品表的大小，调整广播变量阈值，使用广播Join：spark.conf.set("spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold", 50 * 1024 * 1024) // 假设商品表小于50MB 经过优化后的查询运行时间显著降低，只需5分钟。调优后的性能提升了约6倍。总结 在这个案例中，我们通过优化查询语句、...
在AQE引入前spark sql 的物理计划执行是相对静态的，即拿到sql 形成logic plan后，根据rule 和 cost ...
3、看sql具体逻辑(是一个很大的考验) 把sql简化和脱敏后,粘这儿,真的是一个非常复杂的sql,这也是最考验人的一步,真正优化时,得耐心读代码,哈哈,有时候自己写的代码还不想看第二遍呢,读别人的代码确实不容易 代码语言:javascript 复制 WITHs1AS(SELECTid,xx,...FROMtable1WHEREdate='${date}'ANDidIN(1111...
之前有写一篇SparkSql不同写法的一些坑(性能优化)里面的第二种情况: myudf是自定义的函数,如果我们这么用的话,这个函数会执行三遍。 这样在某些情况下是非常低效的,比如我们现在的数据,一个超大超复杂各种嵌套的json串,需要写udf从中解析出对应的数据,有的还需要输出排序的结果,并且字段巨多(小100个),那就得执...
Caused by: org.apache.spark.sql.AnalysisException: Cannot create tables with null type. 把null as user_id改写成0 as user_id 根据之前的分析,导致变成BroadcastNestedLoopJoinExec的原因是null作为了join条件引发的,我们可以改写就好 其实CTE操作并不是影响性能的主要原因,主要原因还是在于spark对于某种case的处理...