set spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold = 10m; -1禁用, 默认10M, 建议直接写hint, 建议100M内, 过大会报错 set spark.sql.broadcastTimeout = 1500; --大表特大(小文件特多), 起很多task时, 建议调大超时, 600s set spark.sql.join.preferSortMergeJoin
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....
spark.memory.fraction这个参数建议保持默认值,非特殊情况不要修改。 shuffle参数: 1.--conf spark.shuffle.memoryFraction=0.5 参数说明: 该参数用于设置shuffle过程中一个task拉取到上个stage的task的输出后,进行聚合操作时能够使用的Executor内存的比例,默认是0.2。 也就是说,Executor默认只有20%的内存用来进行该操作。
2、TaskSetManager功能:对一个单独的TaskSet的任务进行调度,该类负责追踪每个task,如果task失败会负责重试,知道超过重试次数的限制,且会通过延迟调度为该TaskSet处理本地化调度机制,它主要接口是resourceOffer,在这个接口中,TaskSet会希望在一个节点上运行一个任务,并接受任务的状态改变消息,来知道它负责的task的状态改...
spark.sql.legacy.correlated.scalar.query.enabled false 该参数设置为true: 当子查询中数据不重复的情况下,执行关联子查询,不需要对子查询的结果去重。 当子查询中数据重复的情况下,执行关联子查询,会提示异常,必须对子查询的结果做去重处理,比如max(),min()。 该参数设置为false: 不管子查询中数据重复与否,...
//1.下列Hive参数对Spark同样起作用。 set hive.exec.dynamic.partition=true; // 是否允许动态生成分区 set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict; // 是否容忍指定分区全部动态生成 set hive.exec.max.dynamic.partitions = 100; // 动态生成的最多分区数 //2.运行行为 set spark.sql.autoBroadcastJoi...
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...
Spark SQL里面有很多的参数,而且这些参数在Spark官网中没有明确的解释,可能是太多了吧,可以通过在spark-sql中使用set -v 命令显示当前spark-sql版本支持的参数。
spark.sql.adaptive.enabled(spark-2.3.3) 用来控制是否开启adaptive execution,默认为false。一直以来,Spark只能设置固定的并行度(参考4),在大促期间,数据量激增,每个task处理的数量增加,很容易出现oom的情况。在开启此项参数后,Spark将会按照spark.sql.ataptive.shuffle.targetPostShuffleInputSize设置的每个task的目标...