Spark sql性能优化
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Dec 2, 2023
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spark-sql-performance-optimization
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大数据
开发
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- 避免小文件:小文件会造成任务调度和元数据管理的开销。可以通过repartition或coalesce提前合并小文件。
- broadcast大表:对于可广播的大表,可以通过broadcast方法广播到Executor端,这样可以减少shuffle。
- 避免过多shuffle:shuffle是影响性能的主要原因,可以通过join reorder等方式尽量减少shuffle。
- 使用Bucketing:对经常join的字段进行bucketing,可以将相同bucket的数据交给同一个task处理,减少shuffle。
- 使用Skew Join:对于key分布不均匀的join场景,使用skew join可以大幅提高性能。
- 启用codegen:可以减少interpreted模式的执行开销。
- 缓存常用数据:可以使用persist或cache方法缓存经常使用的数据。
- 调整并行度:合理设置并行任务数和内存分配可以提高并行效率。
- 压缩和序列化:适当的压缩和序列化方式可以减少数据量和GC开销。
- 优化数据 schema:设计优化数据模式,减少不必要的特大字符串和复杂类型
- 数据分区和分桶：合理的数据分区和分桶可以提高查询性能。通过将数据划分为更小的分区或使用分桶技术，可以减少数据的扫描量，从而提高查询的速度。
- 数据压缩：使用压缩算法可以减少数据在磁盘上的存储空间，从而减少磁盘 I/O，提高查询性能。Spark SQL 支持多种压缩算法，如 Snappy、Gzip 和 LZO。
- 列式存储格式：将数据以列的方式存储在磁盘上可以提高查询性能。列式存储格式可以减少不必要的列的读取，从而提高查询的速度。Spark SQL 支持多种列式存储格式，如 Parquet 和 ORC。
- 数据缓存：通过将常用的数据缓存到内存中，可以避免重复计算和磁盘 I/O，提高查询性能。Spark SQL 提供了内置的缓存机制，可以使用 cache() 或 persist() 方法将数据缓存到内存中。
- 调整资源配置：通过合理配置 Spark 的资源分配，如内存、CPU 核数和并行度，可以提高查询性能。可以根据数据量和集群规模来调整资源配置，以充分利用集群的计算能力。
- 使用索引：对于需要频繁进行查询的列，可以考虑使用索引来加速查询。尽管 Spark SQL 不支持传统数据库的索引，但可以通过其他方式实现类似的功能，如使用分桶和排序等技术。
- 避免数据倾斜：数据倾斜是指数据在分布不均匀的情况下导致某些任务的执行时间明显长于其他任务。可以通过数据预处理、数据重分区或使用一些特殊的处理技术来解决数据倾斜问题，以提高查询性能。
- 使用合适的数据类型：选择合适的数据类型可以减少数据的存储空间和计算开销，提高查询性能。例如，对于数值型数据，可以选择合适的数值类型，如整型、浮点型或定点型。