大数据之SparkSQL优化

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。

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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
    在这里插入图片描述
  • 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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