spark 3.0 中七个必须知道的 sql 性能优化
时间: 2023-04-18 15:01:42 浏览: 76
1. 使用列存储:Spark 3. 支持列存储,可以大幅提高 SQL 查询的性能,特别是对于大型数据集的查询。
2. 使用分区:将数据分成多个分区,可以提高查询性能。可以使用 Spark 的分区功能,也可以使用 Hive 表的分区功能。
3. 使用索引:Spark 3. 支持索引,可以加速查询。可以使用 Spark 的索引功能,也可以使用 Hive 表的索引功能。
4. 使用缓存:将经常使用的数据缓存到内存中,可以避免重复计算,提高查询性能。
5. 使用合适的数据格式:选择合适的数据格式可以提高查询性能。例如,使用 Parquet 格式可以提高查询性能。
6. 避免全表扫描:尽量避免全表扫描,可以使用分区、索引等方式来优化查询。
7. 使用合适的硬件资源:使用合适的硬件资源可以提高查询性能。例如,使用 SSD 硬盘可以提高查询性能。
相关问题
apache spark 3.0 中的sql性能改进概览
Apache Spark 3.0 中的 SQL 性能改进主要包括以下几个方面:
1. Adaptive Query Execution(自适应查询执行):Spark 3.0 引入了自适应查询执行(AQE)功能,它可以根据数据的大小、分布和查询的复杂度等因素自动调整查询执行计划,从而提高查询性能。
2. 动态分区剪枝(Dynamic Partition Pruning):Spark 3.0 改进了动态分区剪枝功能,它可以根据查询条件动态地剪枝分区,从而减少不必要的数据扫描,提高查询性能。
3. 优化的代码生成器(Optimized Code Generator):Spark 3.0 中的代码生成器进行了优化,可以生成更高效的代码,从而提高查询性能。
4. 改进的列式存储(Improved Columnar Storage):Spark 3.0 中的列式存储进行了改进,可以更好地支持复杂数据类型和嵌套数据结构,从而提高查询性能。
5. 改进的数据源 API(Improved Data Source API):Spark 3.0 中的数据源 API 进行了改进,可以更好地支持数据源的优化和扩展,从而提高查询性能。
总的来说,Apache Spark 3.0 中的 SQL 性能改进主要集中在自适应查询执行、动态分区剪枝、优化的代码生成器、改进的列式存储和数据源 API 等方面,这些改进可以显著提高 Spark SQL 的查询性能。
大数据查询优化--spark3.0新特性
Spark 3.0的新特性主要包括以下几个方面:
1. Adaptive Query Execution(自适应查询执行):Spark 3.0引入了自适应查询执行,可以根据数据和硬件资源的情况自动调整查询执行计划,提高查询性能。
2. Dynamic Partition Pruning(动态分区剪枝):Spark 3.0支持动态分区剪枝,可以根据查询条件动态剪枝分区,减少不必要的扫描,提高查询性能。
3. ANSI SQL Compliance(ANSI SQL兼容性):Spark 3.0增强了对ANSI SQL标准的支持,包括支持更多的SQL函数和语法,提高了SQL的兼容性和可移植性。
4. Vectorized Execution(向量化执行):Spark 3.0引入了向量化执行,可以将多个操作合并为一个向量操作,提高了查询性能。
5. Dynamic Partitioning(动态分区):Spark 3.0支持动态分区,可以根据数据的大小和分布情况动态调整分区,提高了查询性能。
总的来说,Spark 3.0的新特性可以提高大数据查询的性能和可靠性,让用户更加方便地进行数据分析和处理。