這篇文章將為大家詳細(xì)講解有關(guān)sparksql如何調(diào)優(yōu)，小編覺得挺實(shí)用的，因此分享給大家做個(gè)參考，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。

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1，jvm調(diào)優(yōu)

這個(gè)是扯不斷，理還亂。建議能加內(nèi)存就加內(nèi)存，沒事調(diào)啥JVM，你都不了解JVM和你的任務(wù)數(shù)據(jù)。

spark調(diào)優(yōu)系列之內(nèi)存和GC調(diào)優(yōu)

2，內(nèi)存調(diào)優(yōu)

緩存表

spark2.+采用：

spark.catalog.cacheTable("tableName")緩存表，spark.catalog.uncacheTable("tableName")解除緩存。

spark 1.+采用：

采用 sqlContext.cacheTable("tableName")緩存，sqlContext.uncacheTable("tableName") 解除緩存

Sparksql僅僅會(huì)緩存必要的列，并且自動(dòng)調(diào)整壓縮算法來減少內(nèi)存和GC壓力。

屬性	默認(rèn)值	介紹
spark.sql.inMemoryColumnarStorage.compressed	true	假如設(shè)置為true，SparkSql會(huì)根據(jù)統(tǒng)計(jì)信息自動(dòng)的為每個(gè)列選擇壓縮方式進(jìn)行壓縮。
spark.sql.inMemoryColumnarStorage.batchSize	10000	控制列緩存的批量大小。批次大有助于改善內(nèi)存使用和壓縮，但是緩存數(shù)據(jù)會(huì)有OOM的風(fēng)險(xiǎn)

3，廣播

大小表進(jìn)行join時(shí)，廣播小表到所有的Worker節(jié)點(diǎn)，來提升性能是一個(gè)不錯(cuò)的選擇。Spark提供了兩個(gè)參數(shù)可以調(diào)整，不同版本會(huì)有些許不一樣，本文以Spark2.2.1為例講解。

屬性	默認(rèn)值	描述
spark.sql.broadcastTimeout	300	廣播等待超時(shí)時(shí)間，單位秒
spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold	10485760 (10 MB)	最大廣播表的大小。設(shè)置為-1可以禁止該功能。當(dāng)前統(tǒng)計(jì)信息僅支持Hive Metastore表

廣播的變量的使用其實(shí)，有時(shí)候沒啥用處。在任務(wù)超多，夸stage使用數(shù)據(jù)的時(shí)候才能凸顯其真正作用。任務(wù)一趟跑完了，其實(shí)廣播不廣播無所謂了。。。

4，分區(qū)數(shù)據(jù)的調(diào)控

分區(qū)設(shè)置spark.sql.shuffle.partitions，默認(rèn)是200.

對(duì)于有些公司來說，估計(jì)在用的時(shí)候會(huì)有Spark sql處理的數(shù)據(jù)比較少，然后資源也比較少，這時(shí)候這個(gè)shuffle分區(qū)數(shù)200就太大了，應(yīng)該適當(dāng)調(diào)小，來提升性能。

也有一些公司，估計(jì)在處理離線數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)量特別大，而且資源足，這時(shí)候shuffle分區(qū)數(shù)200，明顯不夠了，要適當(dāng)調(diào)大。

適當(dāng)，就完全靠經(jīng)驗(yàn)。

5，文件與分區(qū)

這個(gè)總共有兩個(gè)參數(shù)可以調(diào)整：

一個(gè)是在讀取文件的時(shí)候一個(gè)分區(qū)接受多少數(shù)據(jù)；

另一個(gè)是文件打開的開銷，通俗理解就是小文件合并的閾值。

文件打開是有開銷的，開銷的衡量，Spark 采用了一個(gè)比較好的方式就是打開文件的開銷用，相同時(shí)間能掃描的數(shù)據(jù)的字節(jié)數(shù)來衡量。

參數(shù)介紹如下：

屬性名稱	默認(rèn)值	介紹
spark.sql.files.maxPartitionBytes	134217728 (128 MB)	打包傳入一個(gè)分區(qū)的最大字節(jié)，在讀取文件的時(shí)候。
spark.sql.files.openCostInBytes	4194304 (4 MB)	用相同時(shí)間內(nèi)可以掃描的數(shù)據(jù)的大小來衡量打開一個(gè)文件的開銷。當(dāng)將多個(gè)文件寫入同一個(gè)分區(qū)的時(shí)候該參數(shù)有用。該值設(shè)置大一點(diǎn)有好處，有小文件的分區(qū)會(huì)比大文件分區(qū)處理速度更快（優(yōu)先調(diào)度）。

spark.sql.files.maxPartitionBytes該值的調(diào)整要結(jié)合你想要的并發(fā)度及內(nèi)存的大小來進(jìn)行。

spark.sql.files.openCostInBytes說直白一些這個(gè)參數(shù)就是合并小文件的閾值，小于這個(gè)閾值的文件將會(huì)合并。

6，文件格式

建議parquet或者orc。Parquet已經(jīng)可以達(dá)到很大的性能了。

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文章題目：sparksql如何調(diào)優(yōu)
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