spark.sql.inmemorycolumnarstorage.

Spark SQL中的In-Memory Columnar Storage是一种基于列存储的内存优化数据结构，它可以在内存中存储和处理大规模的数据集。与传统的行式存储不同，列存储将同一列的数据存储在一起，这样可以更好地利用CPU缓存，从而提高查询效率。In-Memory Columnar Storage还支持数据压缩和向量化处理，进一步提高了处理速度和内存利用率。Spark SQL默认启用In-Memory Columnar Storage，并且可以通过配置参数进行优化和调整。

相关问题

spark.sql.inmemorycolumnarstorage.compressed

`spark.sql.inmemorycolumnarstorage.compressed` 是 Spark SQL 中的一个配置属性，用于控制是否对内存中的列式存储进行压缩。当该属性设置为 true 时，Spark SQL 会尝试使用一些列式存储压缩算法（如 Run-Length Encoding 和 Dictionary Encoding）对内存中的列式存储进行压缩，从而节省内存空间。这可以提高 Spark SQL 的性能，特别是当处理大规模数据时。默认情况下，该属性的值为 true。但是，如果你的数据已经被压缩，或者你使用的是已经压缩的文件格式（如 Parquet），那么你可以将该属性设置为 false，以避免额外的压缩和解压缩开销。

spark.sql.inmemorycolumnarstorage.batcjsize

`spark.sql.inmemorycolumnarstorage.batchSize`是Spark SQL中用于内存列式存储的参数，它指定了每个批次（batch）中列式存储的行数。默认情况下，batchSize设置为10000。

在Spark SQL中，内存列式存储是一种将数据存储在内存中的方式，它是一种高效的存储方式，可以提高查询性能。在内存列式存储中，每列数据都会被单独存储，这样可以避免不必要的IO操作和数据复制，从而提高查询效率。

如果您需要更改batchSize，在Spark应用程序中，您可以使用以下代码：

spark.conf.set("spark.sql.inMemoryColumnarStorage.batchSize", "new_batch_size")

其中，`new_batch_size`是您想要设置的新的批次大小的值。