SparkSQL性能调整 SparkSQL 优化 1.广播JOIN表 spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold，默认10485760（10M） 在内存够用的情况下提高其大小，可以将join中的较小的表广播出去，而不用进行网络数据传输. 2.合理配置spark.sql.shuffle.partition设置shuffle并行度； 3. 缓存表 对于一条SQL语句中可能
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2023-09-18 21:28:44
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spark SQL 性能调整 对于某些工作负载，可以通过在内存中缓存数据或打开一些实验选项来提高性能。 1，在内存中缓存数据 Spark SQL可以通过调用spark.catalog.cacheTable("tableName")或使用内存中的列格式缓存表dataFrame.cache()。然后，Spark SQL将只扫描所需的列，并自动调整
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2023-06-19 10:20:35
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第
1
章
Explain
查看执行计划 Spark 3.0
大版本发布，
Spark SQL
的优化占比将近
50%
。
Spark SQL
取代
Spark Core
，成 为新一代的引擎内核，所有其他子框架如
Mllib
、
Streaming
和
Gr
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2023-09-14 19:24:44
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近期接手了不少大数据表任务调度补数据的工作,补数时发现资源消耗异常的大且运行速度却不怎么给力.发现根本原因在于sparkSQL配置有诸多问题,解决后总结出来就当抛砖引玉了.具体现象内存CPU比例失调 一个Spark任务消耗 120(executor)*4G = 480G内存仅仅使用120个 core.几个SprakSQL任务就将整个系统资源吃光.设置超过40个executor,但未指定分区数,导致
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2023-09-22 20:45:46
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对于某些工作负载，可以通过在内存中缓存数据或打开一些实验性选项来提高性能。在内存中缓存数据Spark SQL可以通过调用Spark .catalog. cachetable(“tableName”)或dataFrame.cache()来使用内存中的柱状格式缓存表。然后Spark SQL将只扫描所需的列，并自动调优压缩，以最小化内存使用和GC压力。可以调用spark.catalog. unachet
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2023-09-27 12:34:12
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sparksql性能调优 性能优化参数 在spark中，Spark SQL性能调优只要是通过下面的一些选项进行优化的：1 spark.sql.codegen 默认值为false，当它设置为true时，Spark SQL会把每条查询的语句在运行时编译为java的二进制代码。这有什么作用呢？它可以提高大型查询的性能，但是如果进行小规模的查询的时候反而会变慢，就是说直接用查询反而比将它编
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2023-08-29 16:18:12
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# SparkSQL查询调优指南
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何实现“SparkSQL查询调优”。在这篇文章中，我将为你提供整个流程的步骤，并指导你在每个步骤中需要做些什么，以及需要使用的代码。
## 流程步骤
以下是实现“SparkSQL查询调优”的步骤表格：
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 1 | 分析查询执行计划 |
| 2 | 优化查
原创
2024-06-28 06:00:45
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最近在学习spark时，觉得Spark SQL性能调优比较重要，所以自己写下来便于更过的博友查看，欢迎大家指导。在spark中，Spark SQL性能调优只要是通过下面的一些选项进行优化的：1 spark.sql.codegen 默认值为false，当它设置为true时，Spark SQL会把每条查询的语句在运行时编译为java的二进制代码。这有什么作用呢？它可以提高大型查询的性能，但是如果进行小
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2024-08-14 19:21:06
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Spark调优（并行度调优、序列化格式优化、内存管理优化、Spark SQL性能优化）
*以下内容由《Spark快速大数据分析》整理所得。读书笔记的第五部分是讲的是Spark调优相关的知识点。一、并行度调优二、序列化格式优化三、内存管理优化四、Spark SQL性能优化 一、并行度调优并行度调优有两种方法：1. 是在数据混洗操作时，
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2023-08-11 13:29:27
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最近一直由于公司一个重要的作业，从Tez切换到sparksql，需要对sparksql进行优化。这个表都是left join，慢就慢在join阶段Tez之前根据优化参数，执行时间在7分钟到12分钟之间浮动，sparksql进行一些参数优化，一直在17到24分钟浮动，效率太低。最后查看sparksql的执行时的shuffle阶段发现，每个表参与的shuffle数据量相差很大，最大的612GB，最小的
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2023-08-23 11:04:14
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# SparkSQL数据倾斜调优
在大数据处理的过程中，SparkSQL是一个经常使用的工具。然而，当数据量变大，尤其是在进行JOIN操作时，数据倾斜的问题常常会影响性能。本文将对此问题进行探讨，并给出一些调优的实现方法和代码示例。
## 什么是数据倾斜？
数据倾斜是指在分布式计算时，某些节点上处理的数据量明显多于其他节点，导致计算效率低下和延迟增加。通常，这种情况出现在某些键（key）的数
原创
2024-09-26 03:17:46
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spark调优（是一个动态的过程，不能一劳永逸）： 一. 数据倾斜调优（，join类的比较难处理，聚合类相对简单） 数据倾斜是指reduce阶段需要将相同key的数据拉取shuffle到某个节点的一个task处理，某个key的数据量特别大 （比如大部分key对应10条数据，但是个别key却对应了100万条数据），导致有的task早早执行完，而有的task执行几个小时（甚至内存溢出）， 整个stag
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2024-06-05 10:28:04
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重要的要点在内存中缓存数据性能优化相关参数广播分区数据的调控文件与分区文件格式1、在内存中缓存数据性能调优主要是将数据放入内存中操作，spark缓存注册表的方法版本缓存释放缓存spark2.+spark.catalog.cacheTable("tableName")缓存表spark.catalog.uncacheTable("tableName")解除缓存spark1.+sqlContext.ca
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2023-11-24 13:35:10
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简介前段时间的工作是将内部一个OLAP系统Hxxx作为一个数据源接入到SparkSQL并进行优化。本文总结下调优过程当中一些可以借鉴与讨论的地方，鉴于本人水平有限，还请有这方面调优经验的同学不吝赐教 ^_^优化主要是从两个方面来考虑，集群粒度的调优，包括CPU与内存分配，数据分布，shuffle等。数据存储在HDFS上，Hxxx接入SparkSQL时已经保证了Data Locality，所以数据分
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2024-02-21 16:34:33
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数据倾斜是指我们在并行进行数据处理的时候，由于数据散列引起Spark的单个Partition的分布不均，导致大量的数据集中分布到一台或者几台计算节点上，导致处理速度远低于平均计算速度，从而拖延导致整个计算过程过慢，影响整个计算性能。数据倾斜带来的问题单个或者多个Task长尾执行，拖延整个任务运行时间，导致整体耗时过大。单个Task处理数据过多，很容易导致OOM。数据倾斜的产生原因数据倾斜一般是发生
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2023-09-16 14:59:43
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spark是一个快速的内存计算框架；同时是一个并行运算的框架。在计算性能调优的时候，除了要考虑广为人知的木桶原理外，还要考虑
平行运算的
Amdahl定理。
木桶原理又称短板理论，其核心思想是：一只木桶盛水的多少，并不取决于桶壁上最高的那块木块，而是取决于桶壁上最短的那块。将这个理论应用到系统
在JVM启动参数中，可以设置跟内存、垃圾回收相关的一些参数设置，默认情况不做任何设置JVM会工作的很好，但对一些配置很好的Server和具体的应用必须仔细调优才能获得最佳性能。通过设置我们希望达到一些目标： GC的时间足够的小GC的次数足够的少发生Full GC的周期足够的长 前两个目前是相悖的，要想GC时间小必须要一个更小
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2023-09-05 22:22:58
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数据倾斜七种解决方案：1、Hive预处理方案实现思路：此时可以评估一下，是否可以通过Hive来进行数据预处理（即通过Hive ETL预先对 数据按照key进行聚合，或者是预先和其他表进行join），然后在Spark作业中针对的数据源就不是 原来的Hive表了，而是预处理后的Hive表。此时由于数据已经预先进行过聚合或join操作了，那么 在Spark作业中也就不需要使用原先的shuffle类算子执
首先上版本号：ES 版本：6.5.4一般来说ES 的默认参数已经能够满足大部分场景需求，不需要也不建议我们去调节。但是根据不同的业务场景我们还是可以做一些系统调优，接下来针对常用的参数总结如下:1、_routing 参数作用是将文档路由到不同的分片，默认是根据hash(document’s _id ) 进行路由的，默认情况，如果
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2024-03-05 04:03:06
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1. 参数调整 每个机器学习算法包含一系列参数，勇于调整算法来控制模型。一般来说随着算法复杂度的增加，调整参数会越多，更难于理解。下面几个例子为流行的分类算法调参方法：1）逻辑回归：无2）knn：要平均的近邻数目3）决策树：划分标准、树的最大深度、划分需要的最少样本数。4）核函数SVM：核函数类型、核函数系数、惩罚参数。5）随机森林
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2024-01-04 07:04:24
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