Spark SQL调优脑图

最新推荐文章于 2025-12-08 22:51:06 发布
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#spark #大数据 #hadoop #分布式

博客围绕大数据领域展开，涉及Spark和Hadoop相关内容，二者在分布式环境下发挥重要作用，可助力大数据的处理与分析等工作。

Viking_bird
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spark理论体系思维导图（用一张图了解spark）
鹿西西吧的博客
04-23 2607
简述Spark生态的组成及其相关组件的作用。 答：spark生态组成的主要组件以及组件的作用分别是： (1)spark core: 它是spark最基础，最核心的功能组件，是一种大数据分布式处理框架，建立在RDD之上，主要面向批处理，spark core负责如内存计算，任务调度，部署模式，故障恢复，存储管理等功能。它不仅实现了MapReduce的map函数和reduce函数及计算模型，还提供更多的其他算子。 (2) spark SQL： 该组件用于结构化数据处理，建立在Spark和Hive基础之上的数据仓.
大数据思维导图锦集（原创吐血整理，不定期更新）
奇迹虎虎的博客
01-26 1万+
大数据思维导图锦集，个人原创吐血整理，有助于初学者整理思路与消化知识，知识点涵盖了：数仓理论、Hadoop、Mysql、Hive、Spark、Flink、HBase、Linux 等知识点。 后续还会不断新增思维导图，记得收藏喔~
SPARK调优：AQE特性（含脑图总结）
ALX3li的博客
10-02 2843
SparkAQE是spark 3.0引入的一大重要功能，今天我们来聊一聊AQE的实现原理。了解一个功能，先来了解其面临的问题。当涉及到大型集群中的复杂查询性能时，处理的并行度和正确Join策略选择已被证明是影响性能的关键因素。
Spark简介脑图
m0_73889530的博客
06-15 667
Apache Spark是一个快速、通用的大规模数据处理框架。它以RDD为核心数据结构，支持内存计算，比Hadoop MapReduce快100倍。Spark生态系统包含Spark SQL、Spark Streaming、MLlib和GraphX四大组件，支持批处理、流处理、机器学习和图计算。其架构包括Driver、Cluster Manager和Executor，通过DAG调度实现高效计算。Spark提供RDD、DataFrame和Dataset三级数据抽象，并采用智能内存管理机制。优化要点包括数据序列化
【Spark学习】Spark思维导图（超详细！）
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xiexianyou666的博客
05-12 1万+
花了将近一个月时间学习了Spark，为了总结所学知识，我用ProcessOn绘制了几张Spark思维导图 这里是Spark思维导图地址 Spark思维导图地址 注意：需要有ProcessOn账号才能查看 1.Spark 入门 2.Spark Core 3.Spark SQL 4.Spark Streaming ...
【2022持续更新】大数据最全知识点整理-Spark篇
欢迎来到李奇峰的数据世界
11-18 1681
大数据最全面试题整理-Spark篇导语基础问题： 导语 本专栏博文会整理日常工作与面试中最常用到的大数据相关组件与Java语言的架构、概念、知识点，方便大家进行查阅。 涉及到的面试题以及答案均为博主搜罗整理，并加上自己的理解编写而成。同时博主会在部分题目的下方添加管遇此题深入理解的博文连接，方便读者的深入理解。 希望大家可以通过此篇博文对于大数据相关概念有一个更深入的理解 还有哪些想看的面试题，读者可以在评论区补充，博主会在一天内进行更新！！！ 最后预祝大家新的一年升职加薪，工资涨涨涨！ 基础问题：
Java工程师路线脑图——2018更新版本
小码农 TT
09-28 1391
一、基础篇 JVM JVM内存结构 堆、栈、方法区、直接内存、堆和栈区别 Java内存模型 内存可见性、重排序、顺序一致性、volatile、锁、final 垃圾回收 内存分配策略、垃圾收集器（G1）、GC算法、GC参数、对象存活的判定 JVM参数及调优 Java对象模型 oop-klass、对象头 HotSpot 即时编译器、编译优化 类加载机制 classLoade...
2024年Java最全Spring Boot 项目优化和 JVM 调优（亲测！真实有效），干货面试教程
2401_84691713的博客
05-05 1042
阿里伤透我心，疯狂复习刷题，终于喜提offer 哈哈~好啦，不闲扯了1、JAVA面试核心知识整理（PDF）：包含JVMJAVA集合JAVA多线程并发，JAVA基础，Spring原理微服务，Netty与RPC，网络，日志，ZookeeperKafkaRabbitMQ，Hbase，MongoDB设计模式负载均衡数据库一致性哈希JAVA算法数据结构，加密算法，分布式缓存，Hadoop，Spark，Storm，YARN，机器学习，云计算共30个章节。2、Redis学习笔记及学习思维脑图。
大数据开发学习脑图+学习路线清晰的告诉你！月薪30K很轻松
juan777的博客
02-03 625
近些年，大数据的火热可谓是技术人都知道啊，很多人呢，也想学习大数据相关，但是又不知道从何下手，所以今天柠檬这里分享几个大数据脑图，希望可以让你清楚明白从哪里入门大数据，知道该学习以及掌握哪些知识点；当然还有自学教程分享哦！ 想学习好大数据可以加我vx号（VIP452141 ） 有视频资源分享一起学习 第一阶段linux+搜索+hadoo...
精选资源
Spark与Spark SQL调优指南
09-09
Spark SQL不仅是Spark用于处理结构化数据的一个模块，它还提供了一种高效的数据交互方式，并且在性能调优方面占有了较大比重。Spark SQL性能优化的关键在于对其执行计划的理解和分析，只有明确了执行计划的各个阶段...
spark性能调优
09-30
Spark性能调优是大数据处理领域中的一个重要话题，它涉及到如何最大化地利用计算资源，提高数据处理的速度和效率。以下是对Spark性能调优的一些关键知识点的详细解析： 1. **资源调度与分配**：Spark默认使用的是...
【互联网大厂实习经验】Spark SQL数据倾斜调优圣经（含实战分享）
不积跬步，无以至千里
08-29 2111
在滴滴实习期间接触到的调优实战，先整理如下，希望可以相互学习。
spark sql调优的所有参数
05-12
Spark SQL的调优参数可以分为以下几类： 1. Spark SQL的通用参数： - `spark.sql.shuffle.partitions`：控制shuffle操作时的分区数，默认值为200。 - `spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold`：控制自动广播的表...
Spark SQL调优案例：单字段NOT IN子查询优化
hammertank的博客
07-17 2925
背景 有如下的数据查询场景。 表结构 create table order (order_id long, customer_id long) partitioned by (date string); 要查询当天有订单，但是前一天没有订单的用户在当天的订单记录。 数据分析的同事编写的最初版本的SQL如下 select * from order where date='2021-07-17' and customer_id not in ( select customer_id fr
Spark OA 系统深度分析与改造报告（整合版 + 领码 SPARK 改造计划 + 功能缺口）
领码SPARK - 以无代码之星火，燎原数字之未来！
12-07 466
摘要：当前系统存在人员目录、身份体系、角色映射等平台底座类关键缺口，需优先构建人员与机构管理模块。该模块应包含组织树管理、岗位职级体系、人员主数据、生命周期管理等核心功能，并与权限审批系统深度耦合。实施路径分为四个阶段：基线搭建（0-2周）、功能联动（3-5周）、治理优化（6-8周）和规模合规（9-12周）。最终目标实现主数据完整率≥99%、授权自动更新覆盖率≥90%等关键指标，为OA系统建立可靠的组织架构底座。管理层需重点关注主数据导入、审批路由对接等P0级事项。（149字）
pyspark3.5给paimon1.2的表打tag报错 spark_catalog is not a ProcedureCatalog
yy的博客
12-04 282
执行 spark.sql("CALL sys.create_tag(`table` => 'pipeline.bigdata_biz.tb1', tag => 'tag_${last1day_dt}')" )报错:java.lang.RuntimeException: spark_catalog is not a ProcedureCatalog.at org.apache.paimon.spark.catalyst.analysis.PaimonProcedureResolver$CatalogValid
java实现发布spark yarn作业
luohualiushui1的专栏
12-08 445
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CDH 6.3.2 集群外挂 Spark 3.5.7 (Paimon) 集成 Hue 实战指南
QXXDYL的博客
12-04 1144
由于 CDH 默认环境未变更，原有的hive命令依然指向旧版本。针对 .sql 脚本的调度，需采用以下替代方案。
spark、mapreduce、flink核心区别及浅意理解
最新发布
qq_37679639的博客
12-08 379
主流分布式数据处理框架对比：MapReduce、Spark和Flink分别代表批处理、内存计算和流批一体三个技术时代。MapReduce适合超大规模离线处理但延迟高；Spark在批处理和准实时场景表现优异，支持丰富生态；Flink则在毫秒级实时处理、状态管理和精确一次语义方面优势突出。金融场景中，Flink最适合实时风控等低延迟需求，Spark适用于准实时分析，MapReduce仍用于大规模离线作业。行业趋势显示Flink正成为实时数仓建设的主流选择，而传统系统正逐步向Spark+Flink混合架构演进。
spark sql调优
08-13
### 调整 Shuffle 分区数量以优化并行度 Spark SQL 的性能调优中，一个关键的参数是 `spark.sql.shuffle.partitions`，它决定了 Shuffle 操作的分区数量。默认情况下，该值为 200，但在实际应用中，需要根据数据集的大小进行调整。对于大规模数据集，增加分区数量可以提高并行度，从而减少每个分区的数据量，加快任务处理速度。然而，分区数量过多会导致任务调度开销增加，影响 CPU 利用率。因此，在调优时应结合数据量和集群资源，选择一个合理的分区数，使任务既能充分利用集群资源，又不会因为任务过于细碎而增加调度负担 [^2]。 ### 启用 Arrow 优化提升 Pandas API 性能 在使用 Pandas API on Spark 时，可以通过启用 `spark.sql.execution.arrow.pyspark.enabled` 参数来提升数据处理性能。Arrow 是一种高效的内存列式数据格式，能够减少数据序列化和反序列化的开销，从而显著提高数据转换和聚合操作的效率。在实际使用中，建议将该参数设置为 `true`，以充分发挥 Arrow 的优势 [^1]。 ### 控制广播连接阈值以减少 Shuffle 操作 在执行 Join 操作时，Spark 会尝试将较小的表广播到所有节点以避免 Shuffle 操作。通过调整 `spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold` 参数，可以控制广播 Join 的阈值。通常情况下，默认值为 10MB，但在实际应用中，如果表的大小接近该阈值且数据分布均匀，可以适当提高该值，以减少 Shuffle 操作带来的性能损耗。需要注意的是，如果表过大，广播可能会导致内存不足问题，因此应根据集群内存资源进行合理设置 [^1]。 ### 设置合适的 Executor 和 Driver 内存 内存配置是 Spark SQL 性能调优中的关键因素之一。`spark.executor.memory` 和 `spark.driver.memory` 参数分别控制 Executor 和 Driver 的内存大小。Executor 内存用于执行任务和缓存数据，而 Driver 内存则用于任务调度和结果收集。如果内存不足，可能导致频繁的垃圾回收甚至 OutOfMemoryError。因此，应根据任务的数据量和复杂度合理分配内存，确保任务能够高效运行 。 ### 优化数据本地化以减少网络传输 Spark 的任务调度器会优先将任务分配到数据所在的节点上，以减少网络传输开销。这一过程受 `spark.locality.wait` 参数控制，默认值为 3 秒。如果任务在等待时间内未能调度到本地节点，则会降级到其他节点执行。在实际调优中，可以通过适当增加 `spark.locality.wait` 的值（如 6 秒或 10 秒），提高任务调度到本地节点的成功率，从而提升性能。然而，等待时间过长可能导致整体执行时间增加，因此需要通过日志观察和测试进行权衡 [^3]。 ### 监控与日志分析 在 Spark SQL 调优过程中，监控执行日志是非常重要的。通过日志可以观察任务的本地化级别（如 `PROCESS_LOCAL`、`NODE_LOCAL` 或 `ANY`），以及任务的执行时间分布。推荐在测试阶段使用 `client` 模式运行任务，以便在本地查看完整的日志信息。通过分析日志，可以判断是否需要调整本地化等待时间、Shuffle 分区数等参数，以进一步优化性能 [^4]。 ### 示例代码：配置 Spark 优化参数 以下是一个典型的 SparkConf 配置示例，展示了如何设置上述参数以优化 Spark SQL 性能： ```scala val conf = new SparkConf() .setAppName("SparkSQLPerformanceTuning") .set("spark.sql.shuffle.partitions", "500") // 根据数据量调整分区数 .set("spark.sql.execution.arrow.pyspark.enabled", "true") // 启用 Arrow 优化 .set("spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold", "20971520") // 设置广播 Join 阈值为 20MB .set("spark.executor.memory", "16g") // 设置 Executor 内存 .set("spark.driver.memory", "8g") // 设置 Driver 内存 .set("spark.locality.wait", "6s") // 增加本地化等待时间 val spark = SparkSession.builder.config(conf).getOrCreate() ``` ###
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