本文介绍了SparkSQL性能优化的关键步骤，包括在内存中缓存数据以提高查询速度，详细阐述了如何使用`cacheTable`和`uncacheTable`进行数据缓存管理，并提供了一个从Oracle数据库加载数据并进行查询的示例。此外，文章还探讨了几个关键的性能优化参数，如`batchSize`、`maxPartitionBytes`和`openCostInBytes`，以及广播join和shuffle分区的配置选项。
SparkSQL性能优化
在内存中缓存数据
性能调优主要是将数据放入内存中操作。通过spark.cacheTable(“tableName”)或者dataFrame.cache()。使用spark.uncacheTable(“tableName”)来从内存中去除table
- Demo案例
- 从Oracle数据库中读取数据，生成DataFrame
val oracleDF = spark.read.format(“jdbc”)
.option(“url”,“jdbc:oracle:thin:@192.168.88.101:1521/orcl.example.com”)
.option(“dbtable”,“scott.emp”)
.option(“user”,“scott”)
.option(“password”,“tiger”).load - 将DataFrame注册成表： oracleDF.registerTempTable(“emp”)
- 执行查询，并通过Web Console监控执行的时间
spark.sql(“select * from emp”).show
- 将表进行缓存，并查询两次，并通过Web Console监控执行的时间
spark.sqlContext.cacheTable(“emp”)
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