adaptive execution如何让spark sql更高效更好用?
时间: 2023-05-03 07:01:43 浏览: 61
将Spark SQL的执行方式改为自适应执行可以让Spark的性能更加高效,更好地利用计算资源。自适应执行可以在运行时根据数据的特点和查询的需求动态调整Spark SQL的执行计划,从而避免不必要的数据重复读取和计算,提高查询的性能和效率。自适应执行还可以采用动态分区裁剪、动态过滤等技术,进一步优化查询执行的效果。
相关问题
spark sql 自适应 adaptive execution
Spark SQL 自适应执行是Spark2.3及更高版本中的一项新功能,旨在提高执行计划的性能和效率。这种自适应的执行方式可以根据实际的数据和计算情况,动态地调整执行计划,包括重新分区、禁用shuffle操作、动态调整内存等,从而提高Spark SQL的性能和效率。
spark.sql.adaptive.allowAdditionalShuffle
`spark.sql.adaptive.allowAdditionalShuffle` 是 Spark SQL 的配置参数之一,用于控制自适应查询优化中是否允许额外的 Shuffle 操作。
当设置为 true 时,Spark SQL 在自适应查询优化过程中可以引入额外的 Shuffle 操作来提高查询性能。这些额外的 Shuffle 操作可能包括数据重分区、数据合并等操作,以便更好地利用集群资源和并行计算能力。
当设置为 false 时,禁止引入额外的 Shuffle 操作。这意味着 Spark SQL 只会执行原始查询计划中包含的 Shuffle 操作,不会在自适应优化过程中引入额外的 Shuffle 步骤。
允许额外的 Shuffle 操作可以在某些情况下提供更好的查询性能,但也可能增加计算和网络开销。因此,在具体应用场景中,需要根据实际情况进行权衡和测试,以确定是否启用该配置参数。