Spark SQL在超大集群上的自适应执行实践

最新推荐文章于 2025-04-28 22:28:35 发布
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本文探讨了SparkSQL在超大规模集群中实现自适应执行的方法与策略，旨在提高查询效率和资源利用。通过介绍具体的技术细节及案例分析，为开发者提供优化Spark作业执行的有效途径。

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Spark SQL在超大集群上的自适应执行实践【spark如何更有效率的执行】
http://www.aboutyun.com/thread-23803-1-1.html
(出处: about云开发)
qq_19917081
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Spark学习-SparkSQL--04-SparkSQL CLI 单节点运行与yarn集群运行
九师兄
08-08 1495
1。单节点运行 bin/spark-sql --master spark://bigdata01.hzjs.co:7077 --executor-memory 40g --total-executor-cores 50 --conf spark.sql.warehouse.dir=hdfs://bigdata01.hzjs.co:8020/user/sparksql --conf spark.dri
Spark面试必问：Spark sql优化最全总结(持续更新）
大模型大数据攻城狮的专栏
11-01 672
Spark SQL是Apache Spark生态系统中的核心模块，专门用于处理。作为Spark的重要组成部分，它不仅提供了强大的SQL查询功能，还实现了与Spark其他模块的无缝集成。Spark SQL的一个关键特点是其，能够轻松地从各种数据源（如Hive、RDD、Parquet文件等）获取数据，并支持多种性能优化技术，如内存列存储和字节码生成。此外，Spark SQL引入了DataFrame和DataSet这两个高级抽象，极大地简化了开发过程，提高了开发效率。
[转]SparkSQL的自适应执行---Adaptive Execution
不积跬步无以至千里
03-09 1367
1 背景 本文介绍的 Adaptive Execution 将可以根据执行过程中的中间数据优化后续执行，从而提高整体执行效率。核心在于两点 执行计划可动态调整 调整的依据是中间结果的精确统计信息 2 动态设置 Shuffle Partition 2.1 Spark Shuffle 原理 如上图所示，该 Shuffle 总共有 2 个 Mapper 与 5 ...
Spark 集群模式
mthinking
04-29 352
Spark 集群搭建 a)复制spark目录到其他主机 b)配置其他主机的所有环境变量 [/etc/profile] SPARK_HOME PATH c)配置master节点的slaves [/soft/spark/conf/slaves] ...
setup spark-cluster并运行sparksql example
weixin_30314793的博客
06-06 162
setup spark-cluster并运行sparksql example 准备spark-standalone集群环境 上传spark-2.1.1-bin-hadoop2.7.tgz到/root下 tar zxvf spark-2.1.1-bin-hadoop2.7.tgz 此为演示，生产环境略有不同 cd spark-2.1.1-bin-hadoop2.7/conf cp sp...
hive 整合spark sql在集群中使用
香宝的私房小厨
07-25 1189
介绍写如何将hive整合到sparkSql中使用，因为公司一些老hadoop框架中的hive一直保留着，但spark框架也要使用hive怎么办呐， 很简单，配置文件搞一下就可以了。（注意hive和spark的版本是有对应关系的，去官网查下，下载对应的hive和spark，否则启动会报错。 1，配置文件 在spark的conf目录中添加hdfs-site.xml 和 hive-site.xml...
大数据技术分享 Spark技术讲座 Spark SQL自适应执行大规模释放集群的力量 共24页.pdf
07-18
本文将详细介绍Spark SQL自适应执行的工作原理及其在大规模集群中的应用实践。 #### 二、Spark SQL面临的挑战 在实际使用Spark SQL进行大规模数据处理时，会遇到一系列挑战： 1. **shuffle分区数设置不当**：如果...
Intel Spark SQL的自适应执行引擎优化
传统的Spark SQL在规划阶段确定了执行计划后，这个计划在整个执行过程中保持不变，而自适应执行则允许在运行时根据实际情况调整执行策略，以应对不同的工作负载和环境变化。 挑战在于如何实现Spark SQL的高性能。一...
掌握大数据领域Spark SQL的高级用法
最新发布
AI天才研究院
04-28 681
在大数据处理领域，Spark SQL已成为企业级数据平台的核心组件。随着数据规模从TB级向EB级跨越，传统SQL引擎在复杂查询响应、半结构化数据处理、跨数据源协同等场景下逐渐显现瓶颈。本文聚焦Spark SQL的高级用法核心架构（Catalyst优化器、Tungsten执行引擎）的深度解析复杂查询（窗口函数、分层查询、嵌套结构处理）的实现与优化性能调优（内存管理、数据倾斜解决、自适应查询执行）的工程实践数据湖集成（Delta Lake、Hudi）与实时分析的前沿应用。
（论文阅读-优化器）A Cost Model for SPARK SQL
junerli的博客
05-05 1321
本文我们为Spark SQL提出了一个新的cost model。这个cost model涵盖了广义的Projection、Selection、Join(GPSJ)查询。cost model考虑了网络和IO成本，以及最相关的CPU成本。执行成本是从Spark生成的物理执行计划开始计算的。Spark在执行GPSJ查询时采用的操作集合是基于集群和应用参数以及一组数据库统计数据来进行代价的分析建模的。
SparkSQL物理执行计划各操作实现
03-04
Catalyst作为一个实现无关的查询优化框架，在优化后的逻辑执行计划到真正的物理执行计划这部分只提供了接口，没有提供像Analyzer和Optimizer那样的实现。本文介绍的是SparkSQL组件各个物理执行计划的操作实现。把优化后的逻辑执行计划映射到物理执行操作类这部分由SparkStrategies类实现，内部基于Catalyst提供的Strategy接口，实现了一些策略，用于分辨logicalPlan子类并替换为合适的SparkPlan子类。SparkPlan继承体系如下。接下里会具体介绍其子类的实现。主要三部分：LeafNode、UnaryNode、BinaryNode各自的实现类
Spark Adaptive Execution
08-24
Intel Spark 团队推出的Spark SQL自适应的执行引擎，为Spark SQL的计划阶段获得一个最佳的执行计划。
提交第一个spark作业到集群运行
留歌__36的博客
12-02 3330
写在前面 接触spark有一段时间了，但是一直都没有真正意义上的在集群上面跑自己编写的代码。今天在本地使用scala编写一个简单的WordCount程序。然后，打包提交到集群上面跑一下…在本地使用idea开发，由于这个程序比较简单，我这里就直接给出代码。 import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}object WordCount { de
Spark SQL CLI部署CentOS分布式集群Hadoop上方法
master_hunter的博客
04-13 1692
前言 配置的虚拟机为Centos6.7系统，hadoop版本为2.6.0版本，先前已经完成搭建CentOS部署Hbase、CentOS6.7搭建Zookeeper和编写MapReduce前置插件Hadoop-Eclipse-Plugin 安装。在此基础上完成了Hive详解以及CentOS下部署Hive和Mysql和Spark框架在CentOS下部署搭建。现在进行Spark的组件Spark SQL的部署。 对于Spark SQL的详细介绍可以在Spark框架深度理解二：生态圈中参阅。 首先我所...
Spark SQL的分布式SQL引擎
jmx_bigdata的博客
03-15 661
目录 一、简介 二、使用Thrift JDBC/ODBC server 2.1概述 2.2使用案例 三、使用Spark SQL cli 一、简介 Spark SQL可以使用其JDBC / ODBC或命令行界面充当分布式查询引擎。在此模式下，终端用户或应用程序可以直接与Spark SQL交互以运行SQL查询，而无需编写任何代码。主要有两种方式，一种是Thrift JDBC/O...
SparkSQL的执行模式
liangzelei的博客
06-08 796
1、DSL模式 【通过调用方法】dataFame.select("name").showdataFame.filter($"age" > 25).show2、SQL模式 【通过执行SQL】    1、先创建一张表：             一个SparkContext可以多次创建  sparkSession。  //Session内可访问， 一个SparkSession结束后，表自动删除。...
大数据系列之Spark集群环境部署
牧羊人的方向
04-22 701
Spark作为一种大数据分布式计算框架，已经构建Spark Streaming、Spark SQL、Spark ML等组件，与文件系统HDFS、资源调度YARN一起，构建了Spark生态体系。
Spark(29) -- SparkSQL底层如何执行及分布式SQL引擎
erainm
10-07 438
1. RDD 和 SparkSQL 运行时的区别 2. Catalyst 3. 分布式SQL引擎
Spark 大/小文件读取优化
mojolang
02-18 3038
问题描述 使用Spark写复杂SQL时，我们经常会遇到两个尴尬的情况： 表里的单个文件都很大，而且因为record比较小，所以单个文件的record数量巨大。 表里每个分区都有成百上千个小文件，单个文件可能只有几条记录 对于第一种情况，会导致我们没办法充分利用我们已有的核，所以速度很慢。 对于第二种情况，则会大量浪费调度时间。比如你有100万个文件，假设只有100个核，那么需要调度一万轮，每轮调度除了调度自身的消耗，还有很多额外的消耗。在没有shuffle的情况下,会导致写太多文件，本身...
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