sparksql调优

SparkSQL调优主要包括以下几个方面：

1. 增加Executor内存，可以通过修改spark.executor.memory参数来控制每个Executor的内存大小，默认为1g。如果可以保证集群的稳定性，可以适当增大该参数以提高性能。
2. 增加查询并行度，可以通过修改spark.sql.shuffle.partitions参数来控制查询的并行度。如果数据量比较大，推荐将该参数设置为2-3倍的CPU核数。
3. 使用合适的数据格式，可以选择使用Parquet或者ORC等列式存储格式，以提高查询性能。
4. 避免使用SELECT *，只选择需要的列可以减少数据传输量和内存开销。
5. 尽量避免使用大量的JOIN，可以采用预聚合、分区等方式来减少JOIN操作。
6. 避免使用UDF函数，尽量使用内置函数或者DataFrame API来实现相同的功能。

其他一些常见的优化策略包括：使用正确的数据类型、使用Broadcast Join、合理使用缓存等。

相关问题

SparkSQL调优

在SparkSQL中进行调优可以提高查询性能和资源利用率。下面是一些常见的SparkSQL调优技巧：

1. 数据分区：合理分区数据可以提高并行处理的效率。可以使用`repartition`或`coalesce`方法来重新分区数据，确保每个分区的大小适中。

2. 数据压缩：使用压缩格式存储数据可以减少磁盘IO和网络传输的开销。可以在创建表时指定压缩格式，如Parquet文件格式支持多种压缩算法。

3. 列式存储：将数据按列存储可以减少读取不必要的列，提高查询性能。可以使用Parquet或ORC等列式存储格式。

4. 分桶表：对数据进行分桶可以在连接操作和聚合操作中提高性能。可以使用`CLUSTERED BY`语句在创建表时指定分桶列，并使用`SKEWED BY`语句处理数据倾斜问题。

5. 数据缓存：对于频繁访问的数据集，可以将其缓存在内存中，以减少IO开销。可以使用`cache`或`persist`方法将DataFrame或表数据缓存到内存中。

6. 广播变量：将小数据集广播到所有节点上，可以减少网络传输开销。可以使用`broadcast`方法将小数据集广播到所有任务。

7. 硬件资源配置：根据集群规模和任务需求合理配置硬件资源，包括内存、CPU和磁盘等。

8. 查询优化：理解查询执行计划，通过合理的查询编写和优化，避免不必要的数据扫描和计算操作。

9. 动态分区插入：对于分区表的插入操作，使用动态分区插入可以减少任务数量，提高插入性能。

10. 并发度设置：根据集群规模和任务需求，合理设置并发度参数，如`spark.sql.shuffle.partitions`和`spark.sql.files.maxPartitionBytes`等。

以上是一些常见的SparkSQL调优技巧，根据具体的场景和需求，可以选择适合的调优策略来提高SparkSQL的性能。

hive on spark和sparksql的调优参数一样吗

### 调优参数对比

#### Hive on Spark 参数设置
Hive on Spark 使用了 Hive 查询优化器，这意味着许多配置项都继承自 Hive 配置文件 `hive-site.xml`。然而，由于最终执行是由 Spark 完成的，所以也允许调整一些特定于 Spark 的属性。

- **资源分配**
- 可以通过 `spark.executor.memory`, `spark.driver.memory` 来控制内存大小。
- 设置 `spark.executor.cores` 和 `spark.task.cpus` 控制CPU核心数[^1]。

- **并行度管理**
- 利用 `spark.sql.shuffle.partitions` 设定Shuffle操作后的分区数量，默认值通常较低（如200），可以根据集群规模适当增加此数值以提高并发处理能力。

- **广播变量与缓存机制**
- 对于小表可启用广播连接(`hive.auto.convert.join=true`)，减少数据传输量。
- 合理利用持久化级别 (`persist()`, `cacheTable()` 方法) 将常用的数据集保存到内存中加快访问速度。

SET hive.execution.engine=spark;
SET spark.sql.broadcastTimeout=600; -- 广播超时时间设为600秒

#### Spark SQL 参数设定
Spark SQL 更加灵活地暴露了许多可以直接影响性能表现的关键参数：

- **动态分区裁剪**
- 开启选项 `spark.sql.hive.metastorePartitionPruning=true` 改善读取大宽表时的表现[^4]。

- **自动Broadcast Join阈值**
- 修改 `spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold` (单位字节)，当右表小于该值会触发broadcast join而非shuffle hash join。

- **CBO(基于代价估算的优化)**
- 如果开启了统计信息收集，则可以通过 `spark.sql.cbo.enabled=true` 让查询计划更加智能化。

// Scala代码示例：修改Session级别的配置
val session = SparkSession.builder().appName("example").getOrCreate()
session.conf.set("spark.sql.sources.partitionOverwriteMode", "dynamic") // 动态覆盖模式

尽管两者共享部分相似之处，但在某些方面还是有所区别的。例如，在Hive on Spark环境中更多依赖于Hive本身的特性来进行初步优化，而Spark SQL则提供了更为丰富的内置调优手段供用户选择。