spark.sql.adaptive.skewedJoin.enabled

`spark.sql.adaptive.skewedJoin.enabled`是Spark SQL的配置参数，用于启用或禁用自适应扭曲连接（skewed join）优化。自适应扭曲连接是一种优化技术，用于处理数据倾斜的连接操作。

当设置为true时，Spark SQL会自动检测连接操作中的数据倾斜，并采取相应的优化策略来处理。这包括将倾斜的键重新分布到多个任务中，以平衡负载，并且可以使用额外的内存缓存来提高性能。

当设置为false时，禁用自适应扭曲连接优化，Spark SQL将使用传统的连接操作方法。

启用自适应扭曲连接优化可以显著提高连接操作的性能，特别是在存在数据倾斜的情况下。但是，这可能会增加一些额外的开销和复杂性。因此，在特定场景下需要根据实际情况进行权衡和测试来确定是否启用该优化。

相关问题

spark.sql.adaptive.enabled

spark.sql.adaptive.enabled是Spark SQL中的一个配置参数，用于启用或禁用自适应查询执行。当设置为true时，Spark SQL会根据查询的特性自动调整执行计划，以提高查询性能。如果设置为false，则禁用自适应查询执行。

spark sql核心参数优化

Spark SQL是Spark中的一个模块，用于处理结构化数据，通过执行SQL查询从而实现数据处理和分析任务。在使用Spark SQL时，可以通过调整核心参数来优化性能。

1. spark.sql.shuffle.partitions：这个参数指定了进行shuffle操作时的分区数。合理地设置这个参数可以提高整体性能。一般来说，当数据量较小时，设置为几倍于CPU核心数的值，当数据量较大时，可以根据具体情况进行调优。

2. spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold：这个参数指定了进行Broadcast Join的阈值。Broadcast Join是指将小表广播到所有的Executor上，与大表进行Join操作，从而减少Shuffle的数据量。合理设置这个参数可以提高Join操作的性能。一般来说，当小表的大小小于等于10MB时，可以将这个参数设置为合适的值。

3. spark.sql.broadcastTimeout：这个参数指定了广播变量的超时时间。当Broadcast Join的阈值设置为正常值时，如果广播变量在超时时间内没有广播到Executor上，那么就会将Broadcast Join更改为Shuffle Join。根据网络情况和数据量大小合理设置这个参数可以提高性能。

除了上述参数，还可以通过设置一些其他的Spark SQL核心参数来优化性能，例如：

- spark.sql.shuffle.compress：设置是否压缩shuffle的数据，默认为true，可以节省网络传输的数据量。
- spark.sql.inMemoryColumnarStorage.batchSize：设置内存列式存储的批处理大小，默认为10000，适当调整可以提高性能。
- spark.sql.adaptive.enabled：启用自适应执行优化，默认为false，可以根据实际情况开启。

综上所述，通过调整Spark SQL的核心参数可以提高性能，但是需要根据具体情况进行调优，找到最合适的参数值。