为了解决过多依赖 Hive 的问题, SparkSQL 使用了一个新的 SQL 优化器替代 Hive 中的优化器, 这个优化器就是 Catalyst, 整个 SparkSQL 的架构大致如下1.API 层简单的说就是 Spark 会通过一些 API&
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
转载
2023-08-04 14:27:16
219阅读
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
转载
2023-09-13 22:48:44
89阅读
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
转载
2023-08-28 09:52:55
81阅读
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
# 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、
在使用order by时，经常出现Using filesort，因此对于此类sql语句需尽力优化，使其尽量使用Using index。 1）创建test表。 drop table if exists test; create table test( id int primary key auto_i
转载
2020-09-19 15:53:00
169阅读
2评论
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
8.2.1.15 ORDER BY Optimization ORDER BY 优化在一些情况下, MySQL 可以使用一个索引来满足一个ORDER BY 子句不需要做额外的排序index 可以用于即使ORDER BY 不精确的匹配index，只要所有未使用的索引的部分和所有额外的ORDER ...
转载
2016-10-12 14:10:00
60阅读
8.2.1.15 ORDER BY Optimization ORDER BY 优化在一些情况下, MySQL 可以使用一个索引来满足一个ORDER BY 子句不需要做额外的排序index 可以用于即使ORDE...
转载
2016-10-12 14:11:00
293阅读
2评论
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
# 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:
# 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
# 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
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。
# 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
## 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
适用于有order by的分页语句优化，且原sql写法如下的优化场景：建议改写为下面格式：并且，在order by需要排序字段上创建索引。问题概述（以下均为测试数据）1. 优化的思路是什么？1.1 搭建测试环境注释：测试表emp1内有14条记录注释：创建ename,deptno列上的索引1.2 原sql的a-time执行计划注释：sql的执行顺序为4->3->2->1，id=4
原创
2023-07-19 22:14:55
109阅读
```mermaid
flowchart TD
Start --> |Step 1| Connect to MySQL
Step 1 --> |Step 2| Analyze the query
Step 2 --> |Step 3| Check indexes
Step 3 --> |Step 4| Optimize query
Step 4 --> |S
