我们先简单聊一下Spark SQL 的架构。下面这张图描述了一条 SQL 提交之后需要经历的几个阶段，结合这些阶段就可以看到在哪些环节可
Catalyst优化器 Spark SQL使用Catalyst优化所有的查询，包括spark sql和dataframe dsl。这个优化器的使用使得查询比直接使用RDD要快很多。Spark在每个版本都会对Catalyst进行优化以便提高查询性能，而不需要用户修改他们的代码。ConstantFolding规则用于移除查询中的常量表达式。 在Spark的早期版本，如果需要添加自定义的优化规
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2024-02-26 20:08:51
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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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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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1，jvm调优这个是扯不断，理还乱。建议能加内存就加内存，没事调啥JVM，你都不了解JVM和你的任务数据。spark调优系列之内存和GC调优2，内存调优缓存表spark2.+采用：
spark.catalog.cacheTable("tableName")缓存表，spark.catalog.uncacheTable("tableName")解除缓存。
spark 1.+采用：
采用 sqlCont
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2023-10-20 10:28:21
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# Spark SQL优化指南
## 1. 引言
在开发过程中，我们经常需要处理大规模数据集。Spark SQL是一个强大的工具，可以帮助我们进行数据分析和处理，但在处理大规模数据时，我们需要对Spark SQL进行优化，以提高查询性能和效率。本文将介绍一些常见的Spark SQL优化技巧，帮助你更好地应对大规模数据处理任务。
## 2. Spark SQL优化流程
下面是Spark SQL
原创
2023-11-14 05:48:17
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SparkSQL的优化器系统Catalyst和大多数当前的大数据SQL处理引擎设计基本相同（Impala、Presto、Hive（Calcite）等），因此通过本文的学习也可以基本了解所有其他SQL处理引擎的工作原理。SQL优化器核心执行策略主要分为两个大的方向：基于规则优化（RBO）以及基于代价优化(CBO)，基于规则优化是一种经验式、启发式地优化思路，更多地依靠前辈总结出来的优化规则，简单易行
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2024-05-29 09:49:45
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代码优化 a. 对于多次使用的RDD，进行数据持久化操作(eg: cache、persist) b. 如果对同一个份数据进行操作，那么尽量公用一个RDD c. 优先使用reduceByKey和aggregateByKey取代groupByKey 原因：前两个API存在combiner，可以降低数据量；groupByKey可能存在OOM异常 d. 对于Executor使用到Driver中的变量的情
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2024-03-11 01:48:31
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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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CatalystCatalyst是SparkSQL的优化器系统，其设计思路基本都来自于传统型数据库，而且和大多数当前的大数据SQL处理引擎设计基本相同。SQL优化器核心执行策略主要分为两个大的方向：基于规则优化（RBO）以及基于代价优化(CBO)，基于规则优化是一种经验式、启发式地优化思路，更多地依靠前辈总结出来的优化规则，简单易行且能够覆盖到大部分优化逻辑，但是对于核心优化算子Join却显得有点
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2023-11-14 02:58:37
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1、原则一：避免创建重复的RDD原则二：尽可能复用同一个RDD原则三：对多次使用的RDD进行持久化原则四：尽量避免使用shuffle类算子原则五：使用map-side预聚合的shuffle操作建议使用reduceByKey或者 aggregateByKey算子来替代掉groupByKey算子原则六：使用高性能的算子除了shuffle相关的算子有优化原则之外，其他的算子也都有着相应的优化原则。使用r
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2023-10-20 20:21:15
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阅读目录 Spark 特点 Spark的适用场景 Spark成功案例 导语 spark 已经成为广告、报表以及推荐系统等大数据计算场景中首选系统，因效率高，易用以及通用性越来越得到大家的青睐，我自己最近半年在接触spark以及spark streaming之后，对spark技术的使用有一些自己的经验
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2021-02-01 19:06:00
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这里我们讲解一下SparkSQL的优化器系统Catalyst，Catalyst本质就是一个SQL查询的优化器，而且和 大多数当前的大数据SQL处理引擎设计基本相同（Impala、Presto、Hive（Calcite）等）。了解Catalyst的SQL优化流程，也就基本了解了所有其他SQL处理引擎的工作原理。 *SQL优化器核心执行策略主要分为两个大的方向：基于规则优化（RBO）以及基于代价优化
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2024-05-31 10:36:33
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# Spark SQL最佳实践
Spark SQL是Apache Spark提供的用于处理结构化数据的高级功能模块。它允许用户使用SQL语句查询数据，还支持DataFrame和Dataset API。在实际应用中，我们可以通过一些最佳实践来提高Spark SQL的性能和效率。
## 1. 使用Parquet文件格式
Parquet是一种列式存储格式，它有助于提高查询性能和压缩数据。在使用Sp
原创
2024-04-01 05:44:26
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性能调优主要是将数据放入内存中操作。把数据缓存在内存中，可以通过直接读取内存的值来提高性能。在RDD中，使用rdd.cache 或者 rdd.persist来进行缓存，DataFrame 底层是RDD，所以也可以进行缓存。
原创
2024-04-22 10:57:51
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前言： Spark SQL是Spark大数据框架的一部分， 支持使用标准SQL查询和HiveQL来读写数据，可用于结构化数据处理，并可以执行类似SQL的Spark数据查询，有助于开发人员更快地创建和运行Spark程序。 全书分为4篇，共9章，第一篇讲解了Spark SQL发展历史和开发环境搭建。第二篇讲解了Spark SQL实例，使得读者掌握Spark SQL的入门操作，了 解Spark RDD、
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2024-05-17 22:42:18
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SparkSQL实现原理-UDF实现原理分析概述本文介绍Dataset的UDF的实现原理。UDF是User-Defined Functions的简写。用户可以根据自己的需要编写函数，并用于Spark SQL中。但也要注意，Spark不会优化UDF中的代码，若大量使用UDF可能让数据处理的性能受到影响，所以应该优先选择使用spark的api或sql语句来处理数据。什么是UDFUser-Defined
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2023-08-17 11:05:16
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为啥想到巧用group by 还是因为优秀的人 想法就是666 大表与大表关联 hint在我上一篇文章已经分析过了。 这里 大佬用了一个特别巧妙的方法，group by key ,ceil(rand()*100) 乍一看好像就明白了，但要你说好像又说不出个所以然。瞬间想到distributed by ceil(rand()*10 将任务输出为10个文件测试代码。pub
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2023-08-29 14:08:28
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文章目录简介连接Spark SQL使用Spark SQL基本查询SchemaRDD读取和存储数据ParquetJS
原创
2022-12-03 00:07:33
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文章目录RDD 和 SpakSQL 运行时的区别Catalyststep1：解析 SQL，并且生成 AST（抽象语法树）step2：在 AST 中加入元数据信息step3：对已经加入元数据的 AST，输入优化器，进行优化谓词下推（Predicate Pushdown）列值裁剪（Column Pruning）step4：生成物理计划 RDD RDD 和 SpakSQL 运行时的区别RDD 的运行流
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2024-08-15 16:39:08
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