Spark_spark hints 详细介绍

最新推荐文章于 2024-07-09 10:07:06 发布
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分类专栏： Spark 文章标签： spark 大数据 分布式
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Spark SQL Hints：优化查询性能的利器
SunnyRivers
08-27 1335
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个非常流行的框架，它提供了高性能的数据处理能力。Spark SQL 是 Spark 中的一个模块，用于处理结构化和半结构化数据，允许用户使用 SQL 查询数据，同时也提供了 DataFrame 和 DataSet API 进行编程访问。为了帮助开发者更有效地优化查询性能，Spark SQL 引入了查询提示（Hints），这是一种在 SQL 查询中嵌入优化指令的方法。
[Spark SQL基础]-- 基本语法之 select [hints ...]
欢迎来到我的博客，一起探索代码里的世界！
05-23 3063
背景 今天偶然有机会看见了以前一位同学在 join 中使用了 mapjoin 小表广播的优化，由此激起了我对 select 语法中的 hints 部分的深入挖掘，并分享出来，供小伙伴们参考，不足之处，还望赐教！ 目录 select 基本语法 hints 来源 hints 的语法和选项 hints 使用的组合 内容 1 select 基本语法结构 SELECT [hin...
关于sparksql中的hint
Lestat.Z.的博客
04-08 2023
前言 在Spark中，结构化查询可以通过指定查询提示(hint)来进行优化。 查询提示，即向查询加入注释，告诉查询优化器提供如何优化逻辑计划， 这在查询优化器无法做出最佳决策时十分有用。 Spark SQL支持COALESCE，REPARTITION以及BROADCAST提示。 在分析查询语句时，所有剩余的未解析的提示将从查询计划中被移除。 Spark SQL 2.2增加了对提示框架(Hint ...
Spark Hint
wozipa的博客
11-28 3240
介绍 SparkHint是在使用SparkSQL开发过程中，针对SQL进行优化的一点小技巧，我们可以通过Hint的方式实现BraodcastJoin优化、Reparttion分区等操作，提供了传统SQL中无法实现的一些功能。 语法介绍 SparkSQL的语法定义是通Antlr4实现的，Antlr4是一个提供语法定义、语法解析等第三方库，Antlr4语法的定义基本复合正则表达式，因此会正则表达式的同...
spark sql之hint 学习
cclovezbf的博客
01-26 5053
官网永远是学习的最好地方。 Hints - Spark 3.2.0 Documentationhttps://spark.apache.org/docs/latest/sql-ref-syntax-qry-select-hints.html public static void main(String[] args) throws KuduException, InterruptedException { SparkConf sparkConf = new SparkConf(
spark hint中Broadcast Hints、COALESCE and REPARTITION Hints
lquarius的博客
08-06 1974
spark默认的hint只有以下5种 COALESCE and REPARTITION Hints(两者区别比较) Spark SQL 2.4 added support forCOALESCEandREPARTITIONhints (usingSQL comments): SELECT /*+ COALESCE(5) */ … SELECT /*+ REPARTITION(3) */ … Broadcast Hints Spark SQL 2.2 supportsBR...
spark sql 的 hints 语法【官网摘抄】
ChengYanan的博客
07-20 1395
sparksql的hints语法【官网摘抄】
spark 中hint使用总结
weixin_40809627的博客
07-09 1118
在spark sql 中用户可以使用Join hint来建议Spark使用哪一种Join。从Spark 3.0开始增加了MERGE、SHUFFLE_HASH和SHUFFLE_REPLICATE_NL这三种Join Hint。优先级为BROADCAST > MERGE > SHUFFLE_HASH > SHUFFLE_REPLICATE_NL。如果Join的两侧都添加了BROADCAST或者SHUFFLE_HASH，则Spark会根据joinType和两侧的大小来选择build哪一侧。
x86架构python379.zip(支持spark,pyspark,sparkR等)
09-01
首先，Python 3.7.9是Python编程语言的一个稳定版本，它引入了许多性能优化和新特性，例如类型提示（Type Hints）的增强、异步I/O的改进以及错误处理的提升。在x86架构上，这个版本的Python能够充分利用多核处理器的...
数仓开发面试题-Spark
话数Science
10-28 408
和Parquet类似，ORC文件也是以二进制方式存储的，所以是不可以直接读取，ORC文件也是自解析的，它包含许多的元数据，这些元数据都是同构ProtoBuffer进行序列化的。通过这三种文件存储格式的测试对比，ORC文件存储格式无论是在空间存储、导数据速度还是查询速度上表现的都较好一些，并且ORC可以一定程度上支持ACID操作，社区的发展目前也是Hive中比较提倡使用的一种列式存储格式，另外，本次测试主要针对的是Hive引擎，所以不排除存在Hive与ORC的敏感度比PARQUET要高的可能性。
SparkSQL 中的 hint
朱磊的博客
06-04 3455
SparkSQL 2.2 增加了 Hint Framework 的支持，允许在查询中加入注释，让查询优化器优化逻辑计划。目前支持的 hint 有三个：COALESCE、REPARTITION、BROADCAST，其中 COALESCE、REPARTITION 这两个是 SparkSQL 2.4 开始支持。 一、COALESCE、REPARTITION 使用 SELECT /*+ COALESCE(2) */ ... SELECT /*+ REPARTITION(10) */ ... 这两个 hint
Spark SQL 查询中 Coalesce 和 Repartition 暗示（Hint）
javawins的专栏
01-28 4865
如果你使用 Spark RDD 或者 DataFrame 编写程序，我们可以通过 coalesce或 repartition 来修改程序的并行度： val data = sc.newAPIHadoopFile(xxx).coalesce(2).map(xxxx) 或 val data = sc.newAPIHadoopFile(xxx).repartition(2).ma...
SparkSQL自定义Hint优化器解决热点数据导致JOIN数据倾斜问题
frb的博客
01-05 1373
场景 有时我们通过sparkSQL来分析数据，当使用Join操作时，最让人头疼的莫过于数据倾斜了，如果你是大表关联小表的情况， 那情况还不是很糟糕，可以使用MAPJOIN来破解一下，spark使用spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold参数来自动 开启MAPJOIN； BUT，如果两张表数据量都很大的话，MAPJOIN就无能为力了。 使用自定义hint 处理Join...
Spark SQL JOIN 异常问题调优(Hint方式)
尼克不可的博客
05-14 1946
Spark SQL JOIN 异常问题调优(Hint方式) 1.大表关联小表 (显式广播小表) 在SQL中加入广播的提示 示例： -- test_table_a row_count=1000W -- test_table_b row_count=500 SELECT /*+ BROADCAST(t2) */ t1.id ,t2.name FROM test_table_a t1 LEFT JOIN test_table_b t2 ON t1.id = t2.id 这里的 /*+ BROAD
SparkSQL_SparkSQL_Hint 类似HIVE中的 hint
迎难而上
06-06 2542
转载于: 1.关于sparksql中的hint https://www.cnblogs.com/lestatzhang/p/10669547.html 前言 在Spark中，结构化查询可以通过指定查询提示(hint)来进行优化。 查询提示，即向查询加入注释，告诉查询优化器提供如何优化逻辑计划， 这在查询优化器无法做出最佳决策时十分有用。 Spark SQL支持COALESCE，REPARTITION以及BROADCAST提示。 在分析查询语句时，所有剩余的未解析的提示将从查询计划中被移除。.
大数据之Spark调优：Spark3.0 Hint 增强
weixin_43597208的博客
10-07 475
在 spark2.4 的时候就有了 hint 功能，不过只有 broadcasthash join 的 hint,这次 3.0 又增加了 sort merge join,shuffle_hash join,shuffle_replicate nested loop join。Spark 的 5 种 Join 策略：https://www.cnblogs.com/jmx-bigdata/p/14021183.html。
Spark系列（19）—— Spark3.0中的AOE、DPP和Hint增强
shangjg3的博客
11-14 682
AQE 是 Spark SQL 的一种动态优化机制，在运行时，每当 Shuffle Map 阶段执行完毕，AQE 都会结合这个阶段的统计信息，基于既定的规则动态地调整、修正尚未执行的逻辑计划和物理计划，来完成对原始查询语句的运行时优化。（2）如果分区太多，则每个分区的数据量大小可能很小，读取大量小的网络数据块，这也会导致I/O效率低而降低了查询速度。（1）如果分区太少，则每个分区的数据量可能会很大，处理这些数据量非常大的分区，可能需要将数据溢写到磁盘（例如，排序和聚合），降低了查询。
Spark Rebalance hint的倾斜的处理(OptimizeSkewInRebalancePartitions)
monkeyboy_tech的博客
03-21 1451
假如说hash(col)为0，那实际上只有reduceTask0有数据，其他的ReduceTask1等等都是没有数据的，所以最终只有ReduceTask0写文件，并且只有一个文件。这些值配置，如果这些配置调整的不合适，就会导致写文件的时候有可能只有一个Task在运行，那么最终就只有一个文件。的作用是对小文件进行拆分，使得罗盘的文件不会太大，这个会有个问题，如果我们在使用。的作用主要是进行文件的合并，是得文件不会太小，本文基于Spark 3.5.0。的值是固定的，比如说值永远是。
Spark3性能调优（四）---AQE-DPP-Hint增强-故障排查问题
番茄薯仔
05-12 1021
本篇文章是Spark3性能调优系列文章之：Spark3性能调优（四）---AQE-DPP-Hint增强-故障排查问题，是本人的学习笔记系列文章其一。详细讲了“AQE自适应查询执行“、”DPP“、”Hint增强“、”故障排查问题”几个方面的原理和实验流程，可为Spark初学者展现一定的Spark调优技巧。
spark sql hint
最新发布
02-20
### 如何使用 Spark SQL Hint 优化查询性能 #### 使用 Query Hints 控制分区数量 为了改善查询执行期间的任务分配情况，可以利用 `/*+ COALESCE(n) */` 或者 `/*+ REPARTITION(n) */` 提示来调整最终输出的分区数目。例如，在某些场景下减少分区数能够降低Shuffle过程中的开销并加快作业完成速度。 ```sql SELECT /*+ COALESCE(10) */ * FROM table_name; ``` 此命令会将结果集缩减至10个分区[^3]。 #### 应用 Join Hints 调整连接策略 当面对大规模表之间的关联操作时，合理的Join hints设置对于提升整体性能至关重要。通过指定广播变量的方式可以让较小的一方被加载到内存中参与计算，从而避免不必要的网络传输和磁盘I/O消耗： ```sql SELECT /*+ BROADCAST(small_table) */ big_table.*, small_table.column FROM big_table JOIN small_table ON big_table.key = small_table.key; ``` 上述例子展示了如何强制采用Broadcast Hash Join模式来进行两张表间的匹配工作[^1]。 #### 设置 Partitioning Hints 改善数据布局 针对特定业务逻辑需求，还可以借助Partition By hint实现自定义的数据分片机制，这有助于确保后续阶段能充分利用集群资源达到最佳吞吐量表现: ```sql INSERT OVERWRITE TABLE target_partitioned_table PARTITION (dt='2023-07-08') SELECT /*+ DISTRIBUTE BY user_id SORT BY timestamp DESC */ source_columns... FROM source_unpartitioned_table; ``` 这段代码片段说明了怎样基于用户ID字段重新组织记录顺序的同时按日期维度切分成独立文件存储。
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