spark-sql调优的一些实践
发布网友
发布时间：2024-10-24 12:18
共1个回答
热心网友
时间：2024-11-09 05:24
SQL优化在数据处理中扮演着关键角色，Spark SQL的调优则需要从多个维度出发，以提升性能和效率。优化策略主要涉及join类型、序列化格式、数据倾斜、执行方式、文件格式、shuffle优化、内存管理以及函数调优等方面。
对于join类型，需要根据表的大小选择合适的join方式：Broadcast Hash Join适用于小表与大表的Join，Shuffle Hash Join适用于小表稍大与大表的Join，而Sort Merge Join则适用于两张大表的Join。优化时应尽量使用Broadcast Join，通过配置`spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold`和`spark.sql.broadcastTimeout`来实现。
序列化格式选择也很重要，Kryo序列化比Java自带的序列化方式更高效，可配置为`spark.serializer=org.apache.spark.serializer.KryoSerializer`。
数据倾斜问题应从数据源本身和shuffle过程两方面进行考虑。数据源倾斜时，可能需要调整读取参数以均匀分布数据，或在读取后使用hint进行重分区。shuffle倾斜时，可以通过调整并行度、进行两阶段聚合、挑选倾斜key单独处理或启用AQE（Adaptive Query Execution）来解决。
执行方式调优涉及固定执行器数量和动态资源分配。启用`spark.sql.adaptive.enabled`、`spark.shuffle.service.enabled`和`spark.dynamicAllocation.enabled`等参数，通过`spark.dynamicAllocation.minExecutors`和`spark.dynamicAllocation.maxExecutors`来实现动态资源管理，以避免资源浪费和提高效率。建议同时使用remote shuffle service改变shuffle数据读写方式。
文件格式调优侧重于parquet和orc格式，它们在列较少时具有较高压缩比，利于join操作。若存在大量小文件，考虑采用text文件格式，以避免广播join误判和内存压力。
shuffle优化则侧重于bypass机制，减少不必要的排序操作，提高执行速度。具体实现请参考相关文档。
内存管理涉及到非堆内存和off-heap内存的区别。非堆内存包含堆外内存和其他进程内存，合理配置单个任务的内存使用，包括调整执行器并行度和内存大小。需注意在YARN环境下，还应考虑vcore的概念。
函数调优方面，对于`count(distinct col)`，在不需要精确计数时，使用`approx_count_distinct`进行近似估计或基于roaring bitmap计算。`get_json_object`函数多次解析同一对象时，采用`json_tuple`或`from_json`进行优化。对于窗口函数，需注意`RANK`、`ROW_NUMBER`和`DENSE_RANK`的排名策略，并在必要时添加额外字段以保证唯一性。
小文件优化通过静态分区合并小文件，动态分区则使用`distribute by`字段进行优化。
