在数据处理领域，Apache Spark 的 SQL 设置参数优化是个至关重要的部分。良好的参数设置可以显著提升性能，而不当配置则可能造成系统负荷过重或查询速度缓慢。本文将深入探讨如何解决这一问题，提升 Spark SQL 的表现和效率。
### 问题背景
随着业务数据的快速增长，数据处理的效率变得愈发重要。我们面临着以下业务影响：
- **处理延迟增加**：数据查询的响应时间较原先延长30%
Catalyst是Spark SQL核心优化器，早期主要基于规则的优化器RBO，后期又引入基于代价进行优化的CBO。但是在这些版本中，Spark SQL执行计划一旦确定就不会改变。由于缺乏或者不准确的数据统计信息（如行数、不同值的数量、NULL值、最大/最小值等）和对成本的错误估算导致生成的初始计划不理想，从而大数据培训导致执行效率相对低下。那么就引来一个思考：我们如何能够在运行时获取更多的执行信
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2023-11-13 13:44:56
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Spark sql是Apache spark在即将发布的1.0版本的新特性。本文从SQL解析，分析器解析，查询优化到物理执行计划执行，结合spark core模块详细分析spark sql的实现细节。
Spark sql中，TreeNode贯穿始终，继承于TreeNode的有三类数据结构，分别为LogicalPlan，SparkPlan和Expression（LogicalPlan和Spa
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2024-06-04 08:11:06
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一.简介 从Spark 1.3开始，Spark SQL正式发布。而之前的另一个基于Spark的SQL开源项目Shark随之停止更新，基于Spark的最佳SQL计算就是Spark SQL。Spark SQL是Spark的一个模块，专门用于处理结构化数据。Spark SQL与Spark核心及其他模块之间的关系如下： Spark SQL是用于结构化数据处理的Spark模块。与基本的Spark R
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2023-05-24 10:52:32
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1.SparkSession新的起点 在老的版本中，SparkSQL提供两种SQL查询起始点：一个叫SQLContext，用于Spark自己提供的SQL查询；一个叫HiveContext，用于连接Hive的查询。 SparkSession是Spark最新的SQL查询起始点，实质上是SQLCon
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2023-11-26 14:25:03
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1. 写在前面之前零散的写了一些spark在某一块的性能优化，比如sparkstreaming的性能优化，参数优化，sparkSQL的优化。本篇博文针对spark一些基本的核心优化做一个介绍分享，当然这里的介绍适合rdd,sparkstreaming,sparkSQL等。当然个人认为不管什么样的优化方案和方式都只是为了提供一个优化参考。具体实际的业务中，优化还是得看具体的实际的情况。还是引用某位大
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2023-06-19 12:49:09
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导读这一小节主要目的是为了了解 Spark Streaming 一些特别特殊和重要的操作, 一些基本操作基本类似 RDD
1.updateStateByKey1.1 需求: 统计整个流中, 所有出现的单词数量, 而不是一个批中的数量使用中间状态实现统计功能统计总数入门案例中, 只能统计某个时间段内的单词数量, 因为 reduceByKey 只能作用
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2024-04-16 11:54:08
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# Spark SQL Set 实现流程
## 概述
在介绍实现"Spark SQL Set"的过程之前，我们先来了解一下什么是Spark SQL Set。Spark SQL是Apache Spark中的一个模块，它提供了在结构化数据上进行SQL查询和处理的功能。而Spark SQL Set则是在Spark SQL中进行数据集操作的一种方式，它可以帮助我们更方便地进行数据集的创建、查询、转换和分
原创
2024-01-17 07:43:21
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以下是Shffule过程中的一些主要参数，这里详细讲解了各个参数的功能、默认值以及基于实践经验给出的调优建议。spark.shuffle.file.buffer 1、默认值：32k 参数说明：该参数用于设置shuffle write task的BufferedOutputStream的buffer缓冲大小。将数据写到磁盘文件之前，会先写入buffer缓冲中，待缓冲写满之后，才会溢写到磁盘。
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2023-11-26 23:14:29
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Spark--优化总结：优化方向RDD/代码调优1.尽可能复用RDD2.保证对一个RDD执行多次算子操作时，这个RDD本身仅仅被计算一次。3.尽量避免使用shuffle类算子4.使用高性能的算子5.广播变量参数调优1.num-executors →==executors数量==2.executor-memory→==executors内存==3.executor-cores→==executor
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2024-06-21 10:26:24
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文章目录一、spark1.调优概述2.数据倾斜发生时的现象慢OOM3.数据倾斜发生的原理常见的进行shuffle（数据分发的规则）规则有那些？根据这五种方案，组合出一些解决数据倾斜的解决方案呢？mapjoin有数据倾斜问题么？ 如果一个mapreduce程序没有reducer阶段，会有数据倾斜么？4.如何定位导致数据倾斜的代码{1}某个task执行特别慢的情况首先要看的，就是数据倾斜发生在第几个
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2023-12-07 22:19:21
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1、常用字段建索引，一个表索引最多不要超过6个2、注意UNion和UNion all 的区别。UNION all好3、没有必要时不要用DISTINCT和ORDER BY，这些动作可以改在客户端执行。它们增加了额外的开销。这同UNION 和UNION ALL一样的道理4、查询时不要返回不需要的行、列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G
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2024-07-16 14:22:59
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一、 数据准备本文主要介绍 Spark SQL 的多表连接，需要预先准备测试数据。分别创建员工和部门的 Datafame，并注册为临时视图，代码如下：val spark = SparkSession.builder().appName("aggregations").master("local[2]").getOrCreate()
val empDF = spark.read.json("/us
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2023-07-27 23:38:13
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说明 spark MLlib是Spark提供的可扩展的机器学习库。MLlib中已经包含了一些通用的学习算法和工具，如：分类、回归、聚类、协同过滤、降维以及底层的优化原语等算法和工具，MLlib提供的API主要分为以下两类。 &
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2023-07-04 13:38:24
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一、代码优化1.在数据统计的时候选择高性能算子。例如Dataframe使用foreachPartitions将数据写入数据库，不要每个record都去拿一次数据库连接。通常写法是每个partition拿一次数据库连接。/**
* 将统计结果写入MySQL中
* 代码优化：
* 在进行数据库操作的时候，不要每个record都去操作一次数据库
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2023-08-21 14:52:02
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# 学习Spark SQL中的SET语句
## 引言
随着大数据时代的到来，Spark成为了处理大数据的重要工具。尤其是在SQL查询方面，Spark SQL提供了强大的功能。在Spark中，我们经常需要通过`SET`语句配置各种运行时参数。在这篇文章中，我将教你如何在Spark SQL中使用`SET`语句，以及实现的完整流程。
## 流程概述
首先，让我们了解一下实现的主要步骤。下表展示了
原创
2024-10-15 05:19:44
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1.让我们看一下前面的核心参数设置：num-executors=10||20，executor-cores=1||2，executor-memory=10||20，driver-memory=20，spark.default.parallelism=64假设我们的火花队列资源如下：内存=1T，内核=400这里有一些关于如何设置参数的技巧。首先，我们必须了解星火资源的配置和使用原则：在默认的非动态资
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2024-02-29 10:19:12
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1．配置多个executor 在项目中，由于数据量为几百万甚至千万级别，如果一个executor装载的对象过多，会导致GC很慢。项目中，我们使一个worker节点执行app时启动多个executor，从而加大并发度，解决full GC慢的问题。同时，由于启动了多个exeucute，在内存与核数不变的情况下，需要调整分配给每个e
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2024-03-04 17:44:20
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（一）spark特点：1、高效，采用内存存储中间计算结果，并通过并行计算DAG图的优化，减少了不同任务之间的依赖，降低了延迟等待时间。2、易用，采用函数式编程风格，提供了超过80种不同的Transformation和Action算子，如map,reduce,filter,groupByKey,sortByKey,foreach等。3、通用，提供批处理、交互式查询（Spark SQL）、
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2023-07-02 21:34:16
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num-executors参数说明：参数用于设置Spark作业总共要用多少个Executor进程来执行。Driver在向YARN集群管理器申请资源时，YARN集群管理器会尽可能按照你的设置来在集群的各个工作节点上，
启动相应数量的Executor进程。这个参数非常之重要，如果不设置的话，默认只会给你启动少量的Executor进程，此时你的Spark作业的运行速度是非常慢的。参数调优建议：每个Spa
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2023-11-12 14:43:05
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