parquet可分割*/if(fsRelation.fileFormat.isSplitable(fsRelation.sparkSession,fsRelation.options,file.getPath)){/**依据分片大小maxSplitBytes计算要多少分区来处理数据*/(0L until file.getLen by maxSplitBytes).map{offset=>val
合理的并行度的设置,应该是设置足够大,大到可以完全合理的利用你的集群资源;比如你上面的例子,总共集群有150个cpu core,可以并行运行150个task,那么就应该将你的app的并行度设置成150,才能完全有效的利用你的集群资源,让150个task,而且task增加到150个以后,即可以同时并行运行,还可以让每个task要处理的数据量变少;...
默认值为-1,表示使用默认并行度。 我们可以通过以下方式来设置并行度: // 创建SparkSessionvalspark=SparkSession.builder().appName("SparkSQL Parallelism").config("spark.sql.shuffle.partitions",100)// 设置shuffle操作的并行度为100.config("spark.sql.sources.parallelPartitionDiscovery.parallelism",10)// 设...
该怎么提高读取文件的并行度呢? 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: /** 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...
--降低单个任务的负载。这里主要是指调整任务的并行度。 P = spark.default.parallism (非SQL应用) P = spark.sql.shuffle.partition (SQL 应用) P = mapred.reduce.tasks (HiveOnSpark) 8,函数调优 1)count(distinct col) 当不要求精准计数时,可以使用hyperloglog算法进行近似估计,具体函数为approx_count_dist...
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...
1、repartition算子,你用Spark SQL这一步的并行度和task数量,肯定是没有办法去改变了。但是呢,可以将你用Spark SQL查询出来的RDD,使用repartition算子,去重新进行分区,此时可以分区成多个partition,比如从20个partition,分区成100个。 2、从repartition以后的RDD,再往后,并行度和task数量,就会按照你预期的来了。就可...
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...
from test_table where t1.dt = $.{日期} 调优参数 - 调整map处理数据大小: - set spark.sql.files.maxPartitionBytes = 512m; - 简单map调大以减少maptask数量; 复杂map调小以增多maptask数量 - shuffle慢, 并行度不足: - set spark.sql.shuffle.partitions = 200; ...