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。