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...
找到问题对应的优化,该添加硬件添加硬件,该优化代码优化代码。 执行计划 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...
开启spark.sql.auto.repartition=true 自动重新分区 (每个stage[阶段]运行时分区并不尽相同,使用此配置可优化计算后分区数,避免分区数过大导致单个分区数据量过少,每个task运算分区数据时时间过短,从而导致task频繁调度消耗过多时间) 设置spark.sql.shuffle.partitions=400 提高shuffle并行度 (shuffle read task的并行...
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
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exector...
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。
- set spark.sql.adaptive.enabled = true; - 可用于处理数据倾斜问题, 提高资源利用效率 --其它参数介绍 --读文件参数, 读表参数 set spark.sql.files.maxPartitionBytes = 256m; --调大maptask的大小(文件可切分), 可少起一些task set spark.sql.hive.convertInsertingPartitionedTable= fasle; 默认true ...