Spark Parquet vectorized readers 支持嵌套类型 这个改进在 Spark 的 Parquet 向量化读取器中增加了对复杂类型(如 list、map 以及 array)的支持。微基准测试显示,Spark 在扫描 struct 字段时平均可以提高约15倍的性能,在读取包含 struct 和 map 类型元素的数组时平均可以提高约1.5倍的性能。性能测试包括可以参见 https...
Spark 3引入了自适应查询执行的功能,它可以根据数据的分布和查询的执行情况自动调整查询计划,以优化查询性能。下面是一个使用自适应查询执行的代码示例: importorg.apache.spark.SparkConfimportorg.apache.spark.sql.SparkSessionobjectAdaptiveQueryExecutionExample{defmain(args:Array[String]):Unit={valconf=newSparkCon...
它是对 Spark 执行计划的优化,它可以基于任务运行时统计的数据指标动态修改 Spark 的执行计划。自适应查询执行主要带来了下面这 3 点优化功能: 自适应调整 Shuffle 分区数量。 动态调整 Join 策略。 动态优化倾斜的 Join。 本文首先介绍其中的第一个自适应调整 Shuffle 分区数量。 一、自适应调整 Shuffle 分区数量 ...
(2)spark.sql.optimizer.dynamicPartitionPruning.enabled这个参数默认是true,所以在工作中使用的时候,如果我们的Spark SQL语句和数据可以满足这些要求,就会自动触发动态分区裁剪。 附:案例演示 1,测试未开启动态分区裁剪功能 (1)为了进行对比试验,我们先开发一个未开启动态分区裁剪功能的程序: 1 2 3 4 5 6 7 8 9...
博客 Spark 3.x新特性盘点:技术升级引领未来 Spark 3.x新特性盘点:技术升级引领未来 数栈君 发表于 2024-05-14 16:53 160 0 Spark核心技术全面解读 Spark数据结构选择指南 Spark性能优化实战 Spark构建个性化推荐系统 Spark中的数据保护策略 Spark Spark上的机器学习应用探索 大数据技术 全球化视野下的Spark ...
Apache Spark 3.0 的新特性 - 自适应查询执行 https://www.waitingforcode.com/apache-spark-sql/what-new-apache-spark-3-adaptive-query-execution/read Spark SQL 查询引擎深潜(19)——自适应查询执行(上) https://dataninjago.com/2022/02/14/spark-sql-query-engine-deep-dive-19-adaptive-query-execution...
Spark3动态分区裁剪(Dynamic Partition Pruning,DPP) 参数:spark.sql.optimizer.dynamicPartitionPruning.enabled 默认开启 执行条件: ①、需要剪裁的表必须是分区表且分区字段必须在on条件中 ②、join类型必须是 inner、left(右表是分区表)、right(左表是分区表)、left semi(右表是分区表)... ...
Spark Contributor、Spark布道者陈超通过本文总结了Spark 1.2版本的新特性,其中包括Spark Core、Spark Streaming、MLlib、GraphX、Spark SQL等方面,方便大家了解学习。 Spark1.2 居然真的在12月份发布了,我表示略感意外,我一直以为稍微跳个票要到明年一月初才能发的。这次更新有172个开发者参与,并且有1000多个commits。
[43] SparkCore-第二章-2-R... 1240播放 13:27 [44] SparkCore-第二章-3-R... 1609播放 05:34 [45] SparkCore-第二章-4-转... 1381播放 08:13 [46] SparkCore-第二章-5-转... 1141播放 04:33 [47] SparkCore-第二章-6-转... 1697播放 08:23 [48] SparkCore-第二章-7-...