启用钨丝计划:通过设置spark.sql.tungsten.enabled配置项为true来启用,以提高内存利用率和计算性能。 示例代码 //启用钨丝计划 spark.conf.set("spark.sql.tungsten.enabled","true") //执行SQL查询 valresult=spark.sql("SELECTuser_id,SUM(amount)astotal_salesFROMsalesGROUPBYuser_idORDERBYtotal_salesDESCLIMIT1...
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Joi...
Spark SQL可以使用配置spark.sql.adaptive.enabled来控制是否打开/关闭它。从Spark 3.0开始,AQE具有三个主要功能,包括合并后混洗分区,将排序合并联接转换为广播联接以及倾斜联接优化。 五.合并Shuffle分区 当spark.sql.adaptive.enabled和spark.sql.adaptive.coalescePartitions.enabled配置均为true时,此功能将根据地图输出统...
Spark将优化重分区中的倾斜洗牌分区，并根据目标大小（由spark.sql.adaptive.advisoryPartitionSizeInBytes指...
四、Spark SQL性能优化 一、并行度调优 并行度调优有两种方法: 1. 是在数据混洗操作时,使用参数的方式为混洗后的RDD指定并行度。 2. 对于任何已有的RDD,可以进行重新分区来获取更多或者更少的分区数。重新分区操作通过 repartition() 实现,该操作会把 RDD随机打乱并分成设定的分区数目。如果你确定要减少RDD分区...
Apache Spark SQL 是一个用于处理结构化和半结构化数据的分布式计算框架。为了优化 Spark SQL 的性能表现,可以采取以下措施:1. **数据倾斜处理**:数据倾斜是 Spark...
spark sql语句性能优化及执行计划 一、优化点: 1、not in 替换为 not exist; 2、in 替换为 right join; 3、distinct 替换为 group by; 4、count(distinct) 替换为 count; 5、where条件中,等号左右两边的数据类型需要一致; 6、where条件中,等号左边不要有函数;...
A2:针对用户的 SQL 场景,大多数情况下用户肯定是无感知的,因为这块优化毕竟只是针对逻辑计划进行的优化,逻辑计划优化带来的性能提升可能没有针对物理算子进行的优化带来的提升那么明显,但是也不全然如此。比如说用到一些服务化的 Spark 的时候,如 HiveThriftServer2,Kyuubi 等长运行周期的服务,如果它要处理的 SQL 并发...
SparkSQL优化的方法有以下几种:1. 数据分区:根据数据的特点和查询的需求,将数据划分成多个分区。这样可以提高查询的性能,因为每个分区可以并行处理。2. 数据压缩:对数据进行压缩可以减少...
Spark SQL 将自动选择广播连接，使用广播连接可以大大的提升计算性能。