spark.sql.adaptive.enabled
时间: 2023-04-23 13:03:51 浏览: 682
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。
相关问题
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。
spark sql调优的所有参数
Spark SQL的调优参数可以分为以下几类:
1. Spark SQL的通用参数:
- `spark.sql.shuffle.partitions`:控制shuffle操作时的分区数,默认值为200。
- `spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold`:控制自动广播的表大小,默认为10MB。
- `spark.sql.broadcastTimeout`:控制广播超时时间,默认值为5分钟。
- `spark.sql.execution.arrow.enabled`:控制是否启用Arrow优化,默认为false。
2. Spark SQL的查询优化参数:
- `spark.sql.cbo.enabled`:控制是否启用基于成本的优化器(CBO),默认为false。
- `spark.sql.statistics.histogram.enabled`:控制是否启用直方图统计信息,默认为false。
- `spark.sql.statistics.ndv.scale.factor`:控制基数估计的规模因子,默认为2.0。
- `spark.sql.inMemoryColumnarStorage.compressed`:控制是否启用列式存储压缩,默认为true。
- `spark.sql.adaptive.enabled`:控制是否启用自适应查询执行,默认为false。
3. Spark SQL的内存管理参数:
- `spark.sql.shuffle.memoryFraction`:控制shuffle操作的内存占比,默认为0.2。
- `spark.sql.execution.arrow.maxRecordsPerBatch`:控制Arrow批处理的最大行数,默认为1024。
- `spark.sql.execution.sort.externalSorter.maxMemoryUsage`:控制外部排序的内存占比,默认为0.4。
- `spark.sql.execution.arrow.fallback.enabled`:控制是否开启Arrow优化失败时的回退机制,默认为true。
4. Spark SQL的调试参数:
- `spark.sql.debug.maxToStringFields`:控制最大的toString字段数目,默认为25。
- `spark.sql.debug.maxPlanStringLength`:控制最大的计划字符串长度,默认为1000。
以上仅列举了一部分常用的Spark SQL调优参数,具体使用时需要根据实际情况进行选择和调整。