万亿级别的shuffle量,spark sql 调优

时间: 2023-04-25 14:05:00 浏览: 65
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。

spark sql 作业参数调优

Spark SQL作业参数调优是提高Spark SQL应用程序性能的关键。以下是一些常见的Spark SQL作业参数调优技巧: 1. 调整spark.sql.shuffle.partitions参数:这个参数决定了Spark SQL shuffle操作的并行度。默认值为200,可以根据数据量和集群大小调整这个参数。 2. 使用broadcast join:Broadcast join是一种优化技术,可以将小表广播到所有的Executor节点,从而减少shuffle操作的数量。 3. 使用Columnar格式存储:Spark SQL支持多种存储格式,包括Parquet、ORC和Avro等。其中Columnar格式存储可以减少I/O操作,提高查询性能。 4. 使用数据压缩:Spark SQL支持多种压缩格式,包括Snappy、Gzip和LZO等。压缩可以减少数据传输的大小,提高查询性能。 5. 调整Executor内存大小:可以通过调整Executor的内存大小来优化Spark SQL作业的性能。一般来说,Executor的内存大小应该根据数据量和集群大小进行调整。 6. 使用索引:Spark SQL支持多种索引类型,包括B-Tree、Bitmap和Hash等。索引可以加快数据查询的速度,但是会增加存储和维护成本。 总之,Spark SQL作业参数调优需要根据具体的应用场景和数据特性来选择最佳的参数组合。同时,还需要注意避免一些常见的问题,如数据倾斜、网络瓶颈和资源竞争等。

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