Group by 处理多个条件,条件过细导致分组不成功

情景在现:

             在拼接SQL的时候,Group by 处理多个结果集的过程中,前面去的自段值根据PK去取对应的名称。在SQL中又使用了case when来校验字段值是否存在,此时就存在Group By分组的时候分的太细,导致一些数据分组不成功。重新进行数据处理。
         Case When 部分SQL


       Group By 部分SQL



        此时的数据在分组的时候用了pk_customer,objecttype,pk_dept,pk_busiman.按照逻辑此时的pk_customer,pk_dept,pk_busiman的存在关系是只能存在一个的。但是生产环境中的数据很大一部分都在误填(不是存在一个),导致在objecttype正确填写的状况下分组过细。

解决方案:

      在case when 的时候,objecttype唯一,这时就直接用objecttye去取到对于的名称,其他名称直接设置为Null,比如当为pk_customer的时候,就直接把pk_dept和pk_busiman设置为null。用三个结果集去拼接。拼接方法用union all

总结:

       在处理多行数据的时候,(1000多行啊。。。),拆的越细越好。细用group by  和union all 。越大的查询结果最好直接用括号重新包起来,重新进行查询
<think>嗯,用户想优化Spark处理大量小文件的问题。这个问题挺常见的,尤其是在ETL过程中,小文件太多导致任务运行缓慢,甚至OOM。首先,我需要回忆一下Spark处理小文件的机制,以及相关的优化方法。 首先,小文件的问题主要是因为每个小文件都会被当作一个分区来处理,这样会导致任务数激增,增加调度开销,还可能引发数据倾斜。比如,如果有几千个小文件,每个文件都是一个task,那么driver需要调度这么多任务,效率肯定低下。这时候,用户可能需要合并这些小文件,减少分区数量。 然后,想到Spark读取数据时的分区策略。比如,从Hive读取数据时,分区数通常和数据表的分区数一致,但如果有太多小文件,可能需要调整参数,比如spark.sql.files.maxPartitionBytes,这个参数控制每个分区的最大字节数,适当调大可以减少分区数。或者使用spark.sql.files.coalescePartitions来动态合并分区,过需要确认这个参数是否存在,或者是是其他参数,比如spark.sql.files.minPartitionNum,可能需要结合自适应查询执行(AQE)来使用。 接下来是写入时的优化,比如使用HINT,像INSERT ... SELECT /*+ COALESCE(4) */ ... 这样可以减少输出文件数。或者使用repartition或coalesce调整分区,过需要注意这两个操作的区别,repartition会进行shuffle,而coalesce会,但可能会均匀分布数据。 然后是预处理阶段,可能需要在数据生成的时候就控制文件数量,比如Hive的合并小文件参数,如hive.merge.mapfiles和hive.merge.smallfiles.avgsize,这样可以避免生成过多小文件。或者在Spark处理前,先用Hive进行合并,这可能是一个上游优化的方法。 另外,使用ORC或Parquet这些列式存储格式,它们本身支持更好的压缩和更大的块大小,可能有助于减少小文件的数量。同时,分桶(Bucketing)也是一种方法,将数据分布到固定数量的桶中,避免小文件问题。 还有数据倾斜的问题,如果合并过程中某些分区数据量过大,可能会导致倾斜,这时候可能需要先处理倾斜的key,比如加盐或者拆分处理,确保合并后的分区大小均匀。比如引用中提到spark.reducer.maxSizeInFlight可以控制Reduce端拉取数据的内存,这可能与数据传输有关,但确定是否直接关联,可能需要调整shuffle相关的参数。 另外,用户提到的引用中有提到任务执行时忽略临时路径的参数,比如mapreduce.input.fileinputformat.input.dir.nonrecursive.ignore.subdirs=true,这个可能是在处理输入路径时排除非数据文件,避免读取错误,但可能与小文件问题关系大,过如果有无效路径导致任务失败,也需要处理。 还有分区数的问题,引用5提到spark.sql.shuffle.partitions的数量,通常这个参数影响shuffle后的分区数,如果处理过程中有shuffle操作,调整这个参数可以减少输出的小文件数量。比如在写入前调整这个参数,让shuffle后的分区数减少,从而减少输出文件数。 另外,可能需要考虑并行度的问题,spark.default.parallelism的设置,这会影响RDD的分区数,合理设置可以平衡任务数量和资源使用。 最后,综合以上方法,可能需要分步骤进行优化,比如读取时的合并、处理时的重分区、写入时的合并,以及上游生成数据时的控制。同时,监控任务运行情况,查看是否有数据倾斜或OOM,调整内存参数,比如executor的内存配置,或者使用动态分配资源等。 过需要确认这些方法的具体参数和适用场景,确保建议的准确性。例如,AQE在Spark 3.0之后支持自动合并小分区,可能是一个有效的方法,需要提到如何开启AQE和相关参数设置。此外,对于同的数据源,比如Hive和Kudu,处理方式可能同,需要区分。</think>### 优化Spark处理大量小文件的方法 #### 1. **合并小文件** - **读取时合并** 使用`spark.sql.files.maxPartitionBytes`调整每个分区的数据量,例如设置为128MB,Spark会自动合并小文件到同一分区: ```scala spark.conf.set("spark.sql.files.maxPartitionBytes", "134217728") // 128MB ``` 结合自适应查询(AQE)进一步优化: ```scala spark.conf.set("spark.sql.adaptive.enabled", "true") spark.conf.set("spark.sql.adaptive.coalescePartitions.enabled", "true") ``` - **写入时合并** 通过`repartition`或`coalesce`减少输出文件数: ```python df.repartition(100).write.parquet("output_path") # 强制调整为100个分区 ``` #### 2. **调整分区策略** - **控制Hive表分区数** 若从Hive读取数据,确保表的分区粒度合理。若分区过细,可通过合并历史分区减少小文件数量[^5]。 - **分桶(Bucketing)** 使用分桶技术将数据均匀分布到固定数量的桶中: ```sql CREATE TABLE bucketed_table USING PARQUET CLUSTERED BY (key) INTO 100 BUCKETS; ``` #### 3. **优化数据生成逻辑** - **上游任务合并小文件** 在Hive任务中设置合并参数: ```sql SET hive.merge.mapfiles=true; SET hive.merge.smallfiles.avgsize=128000000; -- 128MB ``` - **使用列式存储格式** 优先选择ORC或Parquet格式,其默认块大小(如128MB)可减少小文件生成。 #### 4. **处理临时路径干扰** - 若输入路径包含非数据文件(如Spark临时路径),需忽略无效路径: ```scala spark.conf.set("mapreduce.input.fileinputformat.input.dir.nonrecursive.ignore.subdirs", "true") ``` #### 5. **监控与调优** - 观察任务列表中的`task数量`是否合理,避免因分区过多导致资源浪费[^5]。 - 调整Shuffle参数,如`spark.reducer.maxSizeInFlight`(控制Reduce端单次拉取数据量)[^3]。 ### 示例代码(合并小文件后写入) ```python df = spark.read.parquet("input_path") df.repartition(100).write \ .option("maxRecordsPerFile", 1000000) \ .parquet("output_path") ``` ### 注意事项 - **数据倾斜**:合并时需检查数据分布,避免部分分区过大。可通过`df.groupBy("key").count()`分析键值分布。 - **资源分配**:合并操作可能消耗较多内存,需适当增加Executor内存[^4]。
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