然而,当数据集非常大时,Group By 操作可能会变得非常耗时和资源消耗高。因此,对 Group By 操作进行优化是很重要的。 本文将介绍一些常见的 Spark SQL Group By 优化技术,并通过代码示例展示其效果。 1. 数据预处理 在进行 Group By 操作之前,我们可以对数据进行预处理,以减少计算量。例如,可以进行过滤操作,排除...
5、在IN后面值的列表中,将出现最频繁的值放在最前面,出现得最少的放在最后面,减少判断的次数 6、使用GROUP BY ,HAVING时,首先进行数据过滤,再进行GROUP BY ,HAVING,这样开销小。如果Group BY的目的不包括计算,只是分组,那么用Distinct更快。 7、一次更新多条记录比分多次更新每次一条快,就是说批处理好 8、尽量...
GROUP BY user_id )调优前的查询运行时间较长，达到了30分钟。通过分析查询计划和Spark UI，我们发现以下问题：子查询导致了多次扫描订单表。数据倾斜问题，某些热门商品的订单数量远高于其他商品。Join操作没有使用广播变量，导致了大量的Shuffle操作。调优后 基于上述问题，我们对查询进行了如下优化：使用窗口函数替换子...
--优化前selectcount(distinctid)fromtable_a--优化后selectcount(id)from(selectidfromtable_agroupbyid)tmp hive往往只用一个reduce来处理全局聚合函数,最后导致数据倾斜;在不考虑其它因素的情况下,我们的优化方案是先group by再count。 在使用spark sql时,貌似不用担心这个问题,因为spark对count distinct做了优化...
.partitionBy("day").save(outputPath)spark.stop()}caseclassInfo(url:String,traffic:Long,ip:String,city:String,time:String,day:String)} 然后设置pom.xml 打包的时候首先要把环境中有的那些东西排除掉,使用<scope>provided</scope>来排除。 还需要添加plugin:...
1. partition by和group by区别和联系 1)group by是分组函数,partition by是分析函数(然后像sum()等是聚合函数) 2)在执行顺序上partition by应用在以上关键字之后,实际上就是在执行完select之后,在所得结果集之上进行partition,group by 使用常用sql关键字的优先级(from > where > group by > having > order...
整体上分为标准的优化规则和特殊的优化规则,这是为了实现上的扩展性。标准优化规则过滤推断前的算子优化-operatorOptimizationRuleSet 过滤推断-Infer Filters 过滤推断后的算子优化-operatorOptimizationRuleSet 下推join的额外谓词-Push extra...
Spark SQL优化 在Spark3.0之前,我们经常做的优化包括:代码层面的优化 使用reduceByKey/aggregateByKey替代groupByKey。 使用mapPartitions替代普通map。 mapPartitions类的算子,一次函数调用会处理一个partition所有的数据,而不是一次函数调用处理一条,性能相对来说会高一些。但是有的时候,使用mapPartitions会出现OOM(内存溢出)...
1.4.7优化 1.4.7.1CombineFilters CombineFilters就是合并Filter,在含有多个Filter时发生,如下查询: sql("select name from (select * from people where age >=19) a where a.age <30").queryExecution 上面的查询,在Optimized的过程中,将age>=19和age<30这两个Filter合并了,合并成((age>=19) && (age<...
group by:主要用来对查询的结果进行分组,相同组合的分组条件在结果集中只显示一行记录。可以添加聚合函数。 grouping sets:对分组集中指定的组表达式的每个子集执行group by,group by A,B grouping sets(A,B)就等价于 group by A union group by B,其中A和B也可以是一个集合,比如group by A,B,C grouping set...