spark执行计划的查看

Spark执行计划是Spark SQL查询优化器生成的一种可视化表示，它描述了如何执行给定的SQL查询，包括数据分区、操作顺序和可能的计算资源使用。查看Spark执行计划对于理解和优化查询性能至关重要。

1. 在Scala或PySpark环境中，你可以使用`explain`函数来查看计划。例如，在Scala中：

val df = spark.read.format("csv").load("path_to_data")
df.explain()

在Python（PySpark）中：

from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
df = spark.read.format("csv").load("path_to_data")
df.explain()

2. `EXPLAIN`命令也可以直接在SQL查询后添加，如`SHOW EXPLAIN FOR query`。

3. Spark UI是另一个查看执行计划的好地方。运行Spark应用程序后，打开`http://localhost:4040`（默认端口），找到对应的工作进程，可以在"Jobs"或"SQL"部分查看详细执行计划。

4. 如果你想查看更详细的计划，可以设置`spark.sql.showExecutionPlan`配置为`true`。

了解执行计划有助于理解为什么某些查询慢，以及如何调整查询以提高效率，比如通过减少数据倾斜、调整分区策略等。