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...
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 性能优化再进一步 CBO 基于代价的优化 Spark CBO 背景 上文Spark SQL 内部原理中介绍的 Optimizer 属于 RBO,实现简单有效。它属于 LogicalPlan 的优化,所有优化均基于 LogicalPlan 本身的特点,未考虑数据本身的特点,也未考虑算子本身的代价。 本文将介绍 CBO,它充分考虑了数据本身的特点(如大小、分布)...
Spark SQL自适应执行优化引擎(Adaptive Query Execution,简称AQE)应运而生,它可以根据执行过程中的中间数据优化后续执行,从而提高整体执行效率。核心在于:通过在运行时对查询执行计划进行优化,允许Spark Planner在运行时执行可选的执行计划,这些计划将基于运行时统计数据进行优化,从而提升性能。
在使用SparkSQL进行数据处理时,我们经常会遇到一些性能瓶颈,需要对查询进行优化,以提高查询速度和效率。本文将介绍几种常用的SparkSQL优化方法,并提供相应的代码示例。 1. 数据倾斜问题 数据倾斜是指在数据处理过程中,某些数据分布不均匀,导致部分节点负载过重,影响查询性能。解决数据倾斜问题的方法有很多,其中一种常用...
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;...
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...