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, 就会走ShuffleHashJoin --AQE参数 set spark.sql.adaptive.enabled = true; set spark.sql.adaptive.skewJoin.ena...
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...
SparkSQL是基于Spark的SQL查询引擎,可以将结构化数据以SQL查询的方式进行处理。在大规模数据处理的场景下,通过优化SparkSQL参数可以提高查询性能,加快数据处理速度,降低资源消耗。 常见的SparkSQL参数包括:spark.sql.shuffle.partitions、spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold、spark.sql.inMemoryColumnarStorage.compressed等。...
spark-submit --master yarn --deploy-mode client --driver-memory 1g --num-executors 3 --executor-cores 4 --executor-memory 2g --queue spark --class com.atguigu.sparksqltuning.PartitionTuning spark-sql-tuning-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar 去向yarn申请的executor vcore资源个数为12个（...
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...
一、将数据缓存到内存中的相关优化参数 spark.sql.inMemoryColumnarStorage.compressed 默认为 true Spark SQL 将会基于统计信息自动地为每一列选择一种压缩编码方式。 spark.sql.inMemoryColumnarStorage.batchSize 默认值:10000 缓存批处理大小。缓存数据时, 较大的批处理大小可以提高内存利用率和压缩率,但同时也会带...
-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。