set spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold = 10m; -1禁用, 默认10M, 建议直接写hint, 建议100M内, 过大会报错 set spark.sql.broadcastTimeout = 1500; --大表特大(小文件特多), 起很多task时, 建议调大超时, 600s set spark.sql.join.preferSortMergeJoin = true; 不能走广播join, 且该参数为false,...
大纲1.内存相关参数优化(1)缓冲池内存大小配置(2)配置多个Buffer Pool实例(3)Chunk(块)大小配置(4)InnoDB缓存性能评估(5)Page管理相关参数(6)Change Buffer相关参数优化2.日志相关参数优化(1)日志缓冲区相关参数配置(2)日志文件参数优化3.IO线程相关参数优化(1)查询缓存相关的参数(2)脏页刷盘相关的参数(3)LRU链...
常见的SparkSQL参数包括:spark.sql.shuffle.partitions、spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold、spark.sql.inMemoryColumnarStorage.compressed等。合理地设置这些参数可以有效地优化SQL查询的执行效率。 SparkSQL参数优化方法 1. 调整spark.sql.shuffle.partitions spark.sql.shuffle.partitions参数决定了在执行shuffle操作时的并...
val spark=SparkSession.builder().appName(“HieToMySQL”).config(“spark.sql.files.maxPartitionBytes”,“512”).enableHiveSupport().getOrCreate() 一般情况下,工作状况中这些参数是不会进行修改的,因为这些参数之间会有些许联系,彼此之间会互相影响,修改参数的值可能会踩坑。
那么spark sql当中修改分区的方式就有3种了，分别是算子coalesce、repartition和参数spark.sql.shuffle.partitions 最终Stage id为4的join阶段，耗时也从3.3分钟降到了1.6分钟，优化效果非常明显。另一个join阶段也优化了一半（当时没截图）结论 跑离线任务时我们可以合理控制分区数来提高效率，可以将分区数设置为...
SparkSQL配置时Core与内存比例不恰当 没有指定executor核心数 未进行其他配置参数优化 解决办法 在配置SparkSQL任务时指定executor核心数 建议为4 (同一executor[进程]内内存共享,当数据倾斜时,使用相同核心数与内存量的两个任务,executor总量少的任务不容易OOM,因为单核心最大可用内存大.但是并非越大越好,因为单个exect...
-应用统计学实验和/或超参数优化 -使用 SQL 进行数据挖掘的技能强,有使用 Scala、Spark SQL 的经验者优先考虑 -精通 Python 或 R,熟悉 Java、C++ 或其他编程语言者优先考虑 -了解产品,有产品分析经验者 发布于 2023-12-13 10:08・IP 属地山东
SparkSQL配置时Core与内存比例不恰当 没有指定executor核心数 未进行其他配置参数优化 解决办法 在配置SparkSQL任务时指定executor核心数 建议为4(同一executor[进程]内内存共享,当数据倾斜时,使用相同核心数与内存量的两个任务,executor总量少的任务不容易OOM,因为单核心最大可用内存大.但是并非越大越好,因为单个exector...
这个很简单了,在SQL Server Studio中直接“查询”菜单下,选择显示执行计划即可,每次的执行就可以看出来,执行计划详细的罗列出来每次执行的cpu使用,消耗时间,逻辑读,物理读等参数,分析对应的数据记录进行优化即可,显示执行计划不难,难在如何对显示结果看明白,然后找到问题所在进行优化,相关的过程需要深入查看对应的内容。