Spark SQL常用配置及性能优化

缺乏、安全感 2022-12-18 01:48 525阅读 0赞

## 一.在内存中缓存数据 ##

Spark SQL可以通过调用spark.catalog.cacheTable(“tableName”)或使用dataFrame.cache()内存列式格式缓存表。然后，Spark SQL将仅扫描所需的列，并将自动调整压缩以最大程度地减少内存使用和GC压力。可以调用spark.catalog.uncacheTable(“tableName”)从内存中删除表或dataFrame.unCache()取消缓存。

可以在SparkSession上使用setConf方法或使用SQL运行SET key=value 命令来完成内存中缓存的配置。  
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中文翻译  
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以下选项也可以用于调整查询执行的性能。随着自动执行更多优化，这些选项可能会在将来的版本中被弃用。  
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## 二.加入针对SQL查询的策略提示 ##

连接策略提示，即BROADCAST，MERGE，SHUFFLE\_HASH和SHUFFLE\_REPLICATE\_NL，指导spark与其他关系结合时，他们使用暗示策略上的每个特定关系。例如，当BROADCAST在表’t1’上使用提示时，Spark将优先考虑以’t1’作为构建侧的广播联接（广播哈希联接或广播嵌套循环联接，取决于是否有任何等联接键）。即使统计信息建议的表’t1’的大小在配置spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold之上。

当在连接的两侧指定了不同的连接策略提示时，Spark会优先使用BROADCAST提示而不是MERGE、 SHUFFLE\_HASH或SHUFFLE\_REPLICATE\_NL 提示。当使用BROADCAST提示或SHUFFLE\_HASH提示指定双方时，Spark将根据联接类型和关系的大小选择构建方。

备注：由于特定策略可能不支持所有联接类型，因此不能保证Spark将选择提示中指定的联接策略。

spark.table("src").join(spark.table("records").hint("broadcast"), "key").show()

## 三.SQL查询的合并提示 ##

Coalesce提示使Spark SQL用户可以在Dataset API中使用coalesce、repartition或repartitionByRange控制输出文件的数量，它们可以用于性能调整和减少输出文件的数量。“COALESCE”提示仅具有分区号作为参数。“ REPARTITION”提示具有分区号和列名【可选参数】作为参数。“ REPARTITION\_BY\_RANGE”提示必须具有列名，并且分区号是可选的。

SELECT /*+ COALESCE(3) */ * FROM t
    SELECT /*+ REPARTITION(3) */ * FROM t
    SELECT /*+ REPARTITION(c) */ * FROM t
    SELECT /*+ REPARTITION(3, c) */ * FROM t
    SELECT /*+ REPARTITION_BY_RANGE(c) */ * FROM t
    SELECT /*+ REPARTITION_BY_RANGE(3, c) */ * FROM t

## 四.自适应查询执行 ##

自适应查询执行（AQE）是Spark SQL中的一种优化技术，它利用运行时统计信息来选择最有效的查询执行计划。默认情况下禁用AQE。Spark SQL可以使用配置spark.sql.adaptive.enabled来控制是否打开/关闭它。从Spark 3.0开始，AQE具有三个主要功能，包括合并后混洗分区，将排序合并联接转换为广播联接以及倾斜联接优化。

## 五.合并Shuffle分区 ##

当spark.sql.adaptive.enabled和spark.sql.adaptive.coalescePartitions.enabled配置均为true时，此功能将根据地图输出统计信息合并后混洗分区。此功能简化了在运行查询时对混洗分区号的调整。您无需设置适当的随机播放分区号即可适合您的数据集。一旦通过spark.sql.adaptive.coalescePartitions.initialPartitionNum配置设置了足够大的初始shuffle分区数量，Spark便可以在运行时选择正确的shuffle分区编号。  
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## 六.将排序合并联接转换为广播联接 ##

当任何联接端的运行时统计信息小于广播哈希联接阈值时，AQE会将排序合并联接转换为广播哈希联接。这不像首先计划广播哈希连接那样有效，但是比继续进行排序合并连接要好，因为我们可以保存两个连接端的排序，并在本地读取随机文件以节省网络流量【当spark.sql.adaptive.localShuffleReader.enabled为true】。

## 七.优化倾斜连接 ##

数据偏斜会严重降低联接查询的性能。此功能通过将倾斜的任务拆分（按需复制）为大小大致相等的任务来动态处理排序合并联接中的倾斜。同时启用spark.sql.adaptive.enabled和spark.sql.adaptive.skewJoin.enabled配置时，此选项才生效。  
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