SparkSql、DataFrames、DataSet

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原创 2023-06-26 21:28:09 565 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

ST-LINK调试STM32H743必看：CubeMX工程中缺失的这行代码导致程序跑飞本文深入剖析了使用ST-LINK调试STM32H743时，因CubeMX工程中缺失电源电压档位配置代码而导致程序跑飞或出现“Can not access memory”错误的问题。文章解释了H7系列电源与时钟耦合的核心原理，提供了具体的代码修复方案和系统化的调试排查思路，帮助开发者从根本上解决这一常见调试困境。阅读详情

append和overwrite的区别

append：在原有分区上面追加

overwrite：覆盖原有分区数据，在原有分区上全量刷新

// 创建分区表
spark.sql("CREATE TABLE my_partitioned_table (col1 INT, col2 STRING) PARTITIONED BY (partition_col STRING)")

// 对DataFrame进行分区转换
val partitionedDF = df.repartition($"partition_col")

// 将数据插入到分区表中
partitionedDF.write.mode("overwrite").insertInto("my_partitioned_table")

coalesce和repartition的区别：

1.是否改变分区：都改变分区数

coalesce是合并或减少分区数，不shuffle，但数据量过大，分区数过少会出现 OO，需合理

repartition是增加（提高并行度）或减少分区数，会shuffle

2.coalesce是在原有节点上进行分区的合并，不会跨节点的进行分区的操作，而repartition会。

3.coalesce可用于减少文件数的优化

引申：

减少文件数的优化方法：

1）coalesce

val coalescedDF = originalDF.coalesce(numPartitions)

2）repartition

val repartitionedDF = originalDF.repartition(numPartitions)

3）插入时指定分区以减少分区数

// 对DataFrame按照分区列进行分区
val partitionedDF = originalDF.repartition($"partition_col")

// 将数据写入文件系统时指定分区列
partitionedDF.write.partitionBy("partition_col").parquet("path/to/output")

Cache缓存级别

DataFrame和DataSet默认的缓存级别都是 Memory_And_DISK, RDD默认的是 MEMORY_ONLY

为了数据安全性，也可以Cache()缓存操作，以避免程序多次进行重复的计算。Spark 的缓存具有容错机制，如果一个缓存的 RDD 的某个分区丢失了，Spark 将按照原来的计算过程，自动重新计算并进行缓存。

val dataset = spark.read.parquet(file)
dataset.cache()
或者：dataset.persist()
//控制缓存级别
dataset.persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY)

*缓存和释放缓存

缓存： dataFrame.cache() 或 sparkSession.catalog.cacheTable(“tableName”)

释放缓存：dataFrame.unpersist() 或 sparkSession.catalog.uncacheTable(“tableName”)

SparkSQL Shuffle的默认并行度：

1）spark.sql.shuffle.partitions 默认并行度是200 sparksql控制 shuffle操作并行度，如joins

2）spark.default.parallelism 默认并行度是当前集群最大可用核心数 spark全局参数 RDD中运行算子的并行度，如joins,reduceByKey

kyro序列化：

rdd默认的是java序列化，相比而言，kyro序列化尺寸更小，效率更高，需要设置

val spark = SparkSession.builder()
  .appName("MyApp")
  .config("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer")
  .getOrCreate()

kryo 序列化比 java 序列化更快更紧凑，但 spark 默认的序列化是 java 序列化并不是 spark 序列化，因为 spark 并不支持所有序列化类型，而且每次使用都必须进行注册。注册只针对于 RDD。在 DataFrames 和 DataSet 当中自动实现了 kryo 。

创建临时表和全局临时表

创建临时表

DataFrame.createTempView()

创建全局临时表

DataFrame.createOrReplaceGlobalTempView()

Broadcast join

先将小表全都查询出来聚合到driver端，然后分发到大表在集群中的各个executors，做本地join，避免shuffle网络IO。使用场景：大表join小表只能广播小表

调优 -reduce缓存和shuffle缓存

spark.reducer.maxSizeInFilght 默认为48mb，此参数指定reduce任务可以拉取多少数据量，增加此参数，可减少reduce拉取数据的次数，从而优化shuffle，一般调大96mb。

spark.shuffle.file.buffer 是shuffle时控制输出文件的内存缓存区大小，增大此参数值可以减少落盘创建文件所带来的的磁盘IO和系统调用的次数，默认32kb，一般调大到64kb。

val spark = SparkSession.builder()
  .appName("MyApp")
  .config("spark.shuffle.file.buffer", "64k")
  .getOrCreate()

Spark注册UDF

SparkSession.udf.register 方法进行注册

#1.自定义函数

#2.注册自定义函数

Spark.udf.register("函数名",函数)

#3.使用自定义函数

import org.apache.spark.sql.functions._
import org.apache.spark.sql.types._

// 创建一个SparkSession
val spark = SparkSession.builder()
  .appName("UDFExample")
  .getOrCreate()

// 定义一个自定义的UDF函数
val myUDF = udf((input: String) => input.toUpperCase())

// 注册UDF函数
spark.udf.register("myUDF", myUDF)

// 使用注册的UDF函数进行查询
val df = spark.range(5)
  .select(col("id"), myUDF(col("id")).as("uppercase"))

// 显示结果
df.show()

Scala接口

在dataframe中使用

# 定义自定义函数
def add_one(col: Double) = {
      col + 1
    }

# 注册自定义函数
spark.udf.register("add_one", add_one _)

# 使用自定义函数
import org.apache.spark.sql.functions
dataframe.withColumn("a2", functions.callUDF("add_one", functions.col("a")))

在SparkSql使用

#自定义函数
def strLen(string s) ={
      str.length()
}

#注册自定义函数
Spark.udf.register("strLen",strLen _)

#使用自定义函数
Spark.sql("select name ,strLen(name) from table ")