文章目录Catalyst 优化器RDD 和 SparkSQL 运行时的区别Catalyst Catalyst 优化器目标1，理解 SparkSQL 和以 RDD 为代表的 SparkCore 最大的区别 2，理解优化器的运行原理和作用RDD 和 SparkSQL 运行时的区别RDD 的运行流程大致运行步骤：先将 RDD 解析为由 Stage 组成的 DAG, 后将 Stage 转为 Task 直
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2023-09-04 11:26:11
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Spark SQL之SQL优化主要关注于执行性能问题1、避免使用不必要的UDF函数UDF：用户定义函数，可以直接在SQL语句中计算的函数，如：count、sum、avg、max、min等2、没有指定数据分区SQL-1: SELECT date FROM test_table WHERE date = '20170829' and value = 1;
SQL-2: SELECT date FROM
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2023-08-04 14:27:16
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1、cache join和group by 作为变量2、设置shuffle过程中的并行度spark.sql.shuffle.partitions SQLContext.setConf()在hive数据仓库建设过程中 合理设置数据类型 比如能设置为INT的 不要设置为BigInt 减少数据类型导致的内存开销填写SQL时 尽量给出明确的列名 比如select name from students 不
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2023-09-13 22:48:44
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# Spark SQL 优化
## 简介
在大数据处理中，Spark SQL 是一种分布式计算框架，用于处理结构化和半结构化数据。它提供了一种类似于 SQL 的 API，让用户可以通过 SQL 查询和操作数据。然而，由于大数据的特性，Spark SQL 的性能优化是非常重要的，可以显著提高数据处理的效率。
本文将重点介绍一些常见的 Spark SQL 优化技巧，包括数据本地性优化、查询优化、
原创
2023-10-19 14:38:22
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作者 | 郭俊字节跳动数据仓库架构团队负责数据仓库领域架构设计，支持字节跳动几乎所有产品线(包含但不限于抖音、今日头条、西瓜视频、火山视频)数据仓库方向的需求，如 Spark SQL / Druid 的二次开发和优化。字节跳动数据仓库架构负责人郭俊从 SparkSQL 的架构简介、字节跳动在 SparkSQL 引擎上的优化实践，以及字节跳动在 Spark Shuffle 稳定性提升和性能优化三个方
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2024-08-14 11:28:19
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spark sql 可以说是 spark 中的精华部分了，我感觉整体复杂度是 spark streaming 的 5 倍以上，现在 spark 官方主推 structed streaming， spark streaming 维护的也不积极了， 我们基于 spark 来构建大数据计算任务，重心也要向 DataSet 转移，原来基于 RDD 写的代码迁移过来，好处是非常大的，尤其是在性能
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2023-08-28 09:52:55
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目录 一、简介 二、使用Thrift JDBC/ODBC server2.1概述2.2使用案例三、使用Spark SQL cli一、简介 Spark SQL可以使用其JDBC / ODBC或命令行界面充当分布式查询引擎。在此模式下，终端用户或应用程序可以直接与Spark SQL交互以运行SQL查询，而无需编写任何代码。主要有两种方式，一种是Thrift JDBC/OD
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2024-09-12 12:21:04
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在处理大数据时，Spark SQL 是一种非常强大的工具，但有时我们会遇到需要增加任务数量的情况。具体来说，如果我们的数据处理任务面临性能瓶颈，分散的任务数量就显得尤为重要。本篇文章将详细介绍如何解决“Spark SQL 增加 task 数量”的问题，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南和性能优化等方面，帮助您更高效地使用 Spark SQL。
## 环境准备
在开始之前，我们
1、内存优化1.1、RDDRDD默认cache仅使用内存可以看到使用默认cache时，四个分区只在内存中缓存了3个分区，4.4G的数据使用kryo序列化+MEMORY_ONLY_SER 可以看到缓存了四个分区的全部数据，且只缓存了1445.8M所以这两种缓存方式如何选择，官网建议也就是说集群资源足够使用默认cache，资源紧张使用kryo序列化+MEMORY_ONLY_SER1.2、Da
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2023-11-23 19:02:50
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目录优化目的Spark-core的优化Yarn 模式下动态资源调度Shuffle阶段调优MapPartitions分区替换map计算结果使用foreachPartitions替代foreach设置num-executors参数设置executor-memory参数 设置executor-cores注意Collect的使用使用reduceByKey替换groupByKey数据倾斜将HDFS
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2023-12-15 09:53:24
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1 如何使用窗口函数回顾:窗口函数格式:
分析函数 over(partition by xxx order by xxx [asc|desc] [rows between xxx and xxx])
学习的相关分析函数有那些?
第一类: row_number() rank() dense_rank() ntile()
第二类: 和聚合函数组合使用 sum() avg() max() m
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2023-12-14 11:31:33
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目前我们在使用SQL引擎时，月级的、天级的、小时级的查询都转到了Spark-SQL，速度及稳定性都有较好的表现。以下对Spark-SQL介绍及优化策略进行总结：一、基于Hive的SQL解析器的Shark Spark 1.0版本开始，推出了Spark SQL。其实最早使用的，都是Hadoop自己的Hive查询引擎；但是后来Spark提供了Shark；再后来Shark被淘汰，推出了Spark SQL。
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2023-10-04 20:18:09
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# SparkSQL基本优化
## 介绍
在使用SparkSQL进行数据处理和分析时，优化查询性能是非常重要的。本篇文章将介绍如何通过一些基本的优化技巧来提高SparkSQL查询的效率。
## 流程概述
下面是整个优化过程的流程图：
```mermaid
sequenceDiagram
participant 开发者
participant 小白
开发者->>小白:
原创
2024-02-07 09:46:19
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# 优化Spark SQL：解决大数据分析中的性能问题
## 引言
随着大数据的快速发展，数据分析变得越来越重要。在大数据分析中，Spark SQL 是一个强大而受欢迎的工具，它提供了一种简化和加速数据处理的方式。然而，随着数据量的增加，Spark SQL 在处理大规模数据时可能会遇到性能问题。本文将探讨如何优化 Spark SQL 的性能，并解决一个实际的问题。
## 问题描述
假设我们有一
原创
2023-12-24 06:15:15
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在大型数据处理的项目中，我们常常需要随机化数据，以便进行测试、抽样或其他目的。在使用 Spark SQL 的过程中，我近期遇到了一个与 `rand` 函数的优化问题。通过这篇博文，我将详细介绍我的问题背景、错误现象、根因分析、解决方案、验证测试以及预防优化的过程。
使用的场景涉及到大规模数据集的随机抽样。我们常常需要处理上百万行数据，假设数据集的行数为 $N$，则随机数生成的复杂度为 $O(N)
# 优化SparkSQL参数的重要性及方法
在使用Spark进行数据处理时，通过SparkSQL进行SQL查询是常见的操作之一。为了提高查询性能和执行效率，我们需要对SparkSQL参数进行优化。本文将介绍SparkSQL参数优化的重要性以及一些常用的优化方法。
## 为什么需要优化SparkSQL参数？
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
原创
2024-03-30 05:04:19
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# SparkSQL Join优化实现流程
## 1. 简介
在SparkSQL中，Join操作是常用的数据处理操作之一。然而，当数据量较大时，Join操作可能会产生性能瓶颈。为了提高性能，我们可以通过优化来改进Join操作的执行效率。
本文将介绍SparkSQL Join优化的实现流程，并给出每一步需要做的操作和相关代码示例。
## 2. 流程图
下面是SparkSQL Join优化的流程
原创
2023-11-18 08:19:49
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## SparkSQL Join 优化实现指南
作为一名经验丰富的开发者，你在面对新手小白不知道如何实现“sparksql join 优化”的情况时，需要给予他专业的指导和帮助。下面是一份详细的教学指南，帮助他理解整个流程并顺利实现优化。
### 整体流程
首先，让我们来看一下整个优化的流程，可以用表格展示如下：
```markdown
| 步骤 | 描述
原创
2024-06-25 05:03:19
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在这篇博文中，我将深入探讨 SparkSQL 的高阶优化问题。随着大数据的快速发展，SparkSQL 已经成为数据处理的核心工具之一，但在实际使用中，我们常常面临性能优化的挑战。在这篇文章中，我将详细描述一个具体的用户场景、错误现象及其根因，同时给出可行的解决方案，以及后续的预防措施。
## 用户场景还原
在一个电商平台中，数据分析团队需要每天从海量用户行为数据中生成推荐报告，以此提升用户的购
文章目录Spark-SQL优化优化（Optimizer）一、Push Down1. PushProjectionThroughUnion（Union的Project下推）2. EliminateOuterJoin（消除外连接）3. PushPredicateThroughJoin（Join谓词下推）4. PushDownPredicate（谓词下推）5. ReOrderJoin（Join重排）6
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2023-09-24 18:48:10
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