我们首先创建一个 SparkSession,然后通过全局设置和 DataFrame API 来展示如何调整并行度。 frompyspark.sqlimportSparkSession# 创建 SparkSession 实例spark=SparkSession.builder \.appName("Parallelism Example")\.config("spark.sql.shuffle.partitions","100")\# 设置 shuffle 操作的并行度.getOrCreate()# 生成...
1. 配置全局并行度 选择合适的并行度是提升作业性能的第一步。Spark 提供了两个关键参数来配置全局并行度: spark.default.parallelism:它决定了默认的并行度,通常是 RDD 的分区数,应用于操作如map和reduce。 spark.sql.shuffle.partitions:该参数用于控制 Spark SQL 操作中的分区数(如join、groupBy等)。一般情况下,...
基础表 table_a 存储格式为parquet,我们首先要了解spark sql 是怎么来处理parquet文件的。 3.1 spark sql分区方式(parquet) spark 通过FileSourceScanExec 来处理hdfs文件: 代码语言:javascript 复制 /** 基础表table_a不为分桶表,读取数据的分区方式走此方法*/privatedefcreateNonBucketedReadRDD(readFile:(Partition...
spark sql的并行度就是200,可以看到存在一段时间空转,因为有一段时间cpu只有核在跑,其他的都在空转。 这块是没问题的,画一条线只有可能4个在一起,因为executor-cores的核为4。 可以看到另外两个cpu大量空缺,资源浪费严重,此时我们需要将200切换到并发度的2～3倍 spark-submit--master yarn --deploy-mode clien...
在Spark SQL中,任务并行度参数则要参考spark.sql.shuffle.partitions,笔者这里先放一张图,详细的后面讲到Spark SQL时再细说: 看下图在Spark流式计算中,通常将SparkStreaming和Kafka整合,这里又分两种情况: 1.Receiver方式生成的微批RDD即BlockRDD,分区数就是block数 ...
SparkSQL之读取数据库的并行度分析 目录 JDBC的API API解析 Datasetjdbc(String url, String table, java.util.Properties properties) Datasetjdbc(String url, String table, String[] predicates, java.util.Properties connectionProperties) Datasetjdbc(String url, String table, String columnName, long lower...
set hive.exec.parallel=true; //打开任务并行执行 set hive.exec.parallel.thread.number=16; //同一个sql允许最大并行度,默认为8。 Spark中多个Stage的并发执行 先给结论: 没有相互依赖关系的Stage是可以并行执行的,比如union all 两侧的sql 存在依赖的Stage必须在依赖的Stage执行完成后才能执行下一个Stage ...
1、设置Shuffle过程中的并行度:spark.sql.shuffle.partitions(SQLContext.setConf())2、在Hive数据仓库建设过程中,合理设置数据类型,比如能设置为INT的,就不要设置为BIGINT。减少数据类型导致的不必要的内存开销。3、编写SQL时,尽量给出明确的列名,比如select namefromstudents。不要写select *的方式。4、并行处理查询...
Spark并行度指在Spark作业中,各个Stage中task的数量,也就代表了Spark作业在各个阶段的并行度。合理设置并行度可以从以下几个方面考虑: 1.充分利用任务资源...