万亿级别的shuffle量，spark sql 调优

针对万亿级别的shuffle量，Spark SQL 调优需要考虑以下几个方面：

1. 调整并行度：可以通过调整并行度来提高任务的执行效率。可以通过设置 spark.sql.shuffle.partitions 参数来控制 shuffle 的并行度，建议将其设置为节点数的 2-3 倍。

2. 使用合适的存储格式：选择合适的存储格式可以减少 shuffle 的数据量。例如，使用 Parquet 或 ORC 格式可以减少数据的存储空间，从而减少 shuffle 的数据量。

3. 使用合适的数据分区策略：合理的数据分区策略可以减少 shuffle 的数据量。可以根据数据的特点选择合适的分区策略，例如，按照时间、地理位置等进行分区。

4. 使用合适的缓存策略：合理的缓存策略可以减少 shuffle 的数据量。可以将经常使用的数据缓存到内存中，从而减少 shuffle 的数据量。

5. 使用合适的硬件配置：合适的硬件配置可以提高任务的执行效率。可以选择高性能的 CPU、内存和存储设备，从而提高任务的执行效率。

总之，针对万亿级别的 shuffle 量，需要综合考虑多个方面进行调优，以提高任务的执行效率。

相关问题

Spark sql调优

Spark SQL是一种基于列式计算的数据处理引擎，它允许你在Apache Spark上进行SQL查询和数据操作。为了优化Spark SQL性能，你可以考虑以下几个方面：

1. **缓存**：利用`cache()`函数将经常访问的数据集存储在内存中，可以显著减少磁盘I/O，提高速度。

2. **分区和广播变量**：合理分区数据表可以减少shuffle操作，而广播变量可以在每个任务启动时发送，避免网络传输。

3. **索引**：对大型表创建索引来加速查询，特别是对经常用于WHERE子句的列。

4. **动态分区**：如果你有大量预知的静态分区，可以使用动态分区来减少物理分区的数量。

5. **调整executor和task的数量**：根据集群资源调整Spark配置，如`spark.executor.instances` 和 `spark.sql.shuffle.partitions`。

6. **SQL查询优化**：尽量避免全表扫描，使用JOIN、GROUP BY等高效操作，并使用EXPLAIN查看计划以理解性能瓶颈。

7. **合并小表**：如果有多张小表关联，尝试将它们合并成一张大表，减少JOIN操作。

8. **使用合适的数据源**：根据数据格式选择最佳数据源（如Parquet、ORC），它们通常比文本文件更高效。

9. **监控性能指标**：通过`spark.webui`或JMX等工具监控内存、CPU、网络和磁盘使用情况，及时发现问题并进行调整。

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。