sparksql 求超阈值的数据量

要计算超过某个阈值的数据量，可以使用Spark SQL中的聚合函数count和where子句。假设有一个表名为mytable，其中包含一个列名为value的数值列，你可以使用以下语句来计算超过阈值x的数据量：

SELECT count(*) FROM mytable WHERE value > x

其中x为你设置的阈值，该语句将返回超过阈值x的数据量。

相关问题

sparksql报内存溢出参数优化

Spark SQL在处理大数据时，如果数据量过大或者查询操作不当，可能会遇到内存溢出的问题。优化内存使用是解决这个问题的关键。以下是一些参数和策略可以帮助你优化Spark SQL内存使用：

1. **`spark.driver.memory`** 和 **`spark.executor.memory`**: 这两个配置分别用于驱动程序和执行器的内存限制。确保为每个任务分配足够的内存，并尽可能地将它们分散到多个执行器上。

2. **`spark.sql.shuffle.partitions`**: 这个参数控制了分区的数量，过多的分区会导致每个分区加载到内存，因此要根据集群内存大小合理设置。

3. **`spark.sql.catalyst.optimizer.fromString`**: 可以关闭一些可能会消耗大量内存的优化器，如`"use_index_sort"`或`"push_down_stats"`，看具体场景调整。

4. **`spark.sql.broadcastTimeout`**: 如果广播变量过大，可以设置一个合理的超时时间，防止阻塞整个任务。

5. **`spark.sql.streaming.checkpointLocation`**: 对于流式处理，定期检查点可以减少内存占用，但需要平衡存储空间和性能。

6. **`spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold`**: 设置自动广播阈值，当数据量超过这个阈值时，会尝试广播较小的数据集，避免将两者都加载到内存。

7. **`spark.sql.parquet.mergeSchema`**: 合并相似的列模式以减少元数据大小，特别是处理大型Parquet数据文件时。

8. **使用流式处理（Streaming）而不是批处理（Batch）**：对于实时处理，流式处理通常更节省内存，因为它按批次处理数据。

9. **数据压缩**：在读取或写入数据时启用压缩，例如`com.databricks.spark.csv`的`inferSchema`选项。

在调整这些参数时，建议先监控Spark应用的日志和资源使用情况，找出具体内存溢出的瓶颈，然后进行针对性优化。同时，测试不同的参数组合，找到最适合你的场景的配置。

hive on spark和sparksql的调优参数一样吗

### 调优参数对比

#### Hive on Spark 参数设置
Hive on Spark 使用了 Hive 查询优化器，这意味着许多配置项都继承自 Hive 配置文件 `hive-site.xml`。然而，由于最终执行是由 Spark 完成的，所以也允许调整一些特定于 Spark 的属性。

- **资源分配**
- 可以通过 `spark.executor.memory`, `spark.driver.memory` 来控制内存大小。
- 设置 `spark.executor.cores` 和 `spark.task.cpus` 控制CPU核心数[^1]。

- **并行度管理**
- 利用 `spark.sql.shuffle.partitions` 设定Shuffle操作后的分区数量，默认值通常较低（如200），可以根据集群规模适当增加此数值以提高并发处理能力。

- **广播变量与缓存机制**
- 对于小表可启用广播连接(`hive.auto.convert.join=true`)，减少数据传输量。
- 合理利用持久化级别 (`persist()`, `cacheTable()` 方法) 将常用的数据集保存到内存中加快访问速度。

SET hive.execution.engine=spark;
SET spark.sql.broadcastTimeout=600; -- 广播超时时间设为600秒

#### Spark SQL 参数设定
Spark SQL 更加灵活地暴露了许多可以直接影响性能表现的关键参数：

- **动态分区裁剪**
- 开启选项 `spark.sql.hive.metastorePartitionPruning=true` 改善读取大宽表时的表现[^4]。

- **自动Broadcast Join阈值**
- 修改 `spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold` (单位字节)，当右表小于该值会触发broadcast join而非shuffle hash join。

- **CBO(基于代价估算的优化)**
- 如果开启了统计信息收集，则可以通过 `spark.sql.cbo.enabled=true` 让查询计划更加智能化。

// Scala代码示例：修改Session级别的配置
val session = SparkSession.builder().appName("example").getOrCreate()
session.conf.set("spark.sql.sources.partitionOverwriteMode", "dynamic") // 动态覆盖模式

尽管两者共享部分相似之处，但在某些方面还是有所区别的。例如，在Hive on Spark环境中更多依赖于Hive本身的特性来进行初步优化，而Spark SQL则提供了更为丰富的内置调优手段供用户选择。