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Spark SQL性能调优
Spark_SQL性能调优
众所周知，正确的参数配置对提升Spark的使用效率具有极大助力，帮助相关数据开发、分析人员更高效地使用Spark进行离线批处理和SQL报表分析等作业。
性能调优选项
| 选型 | 默认值 | 用途 |
|---|---|---|
| spark.sql.codegen | false | 设为 true 时，Spark SQL 会把每条查询词语在运行时编译为 Java 二进制代码。这可以提高大型查询的性能，但在进行小规模查询时会变慢 |
| spark.sql.inMemoryColumnarStorage.compressed | false | 自动对内存中的列式存储进行压缩 |
| spark.sql.inMemoryColumnarStorage.batchSize | 1000 | 列示缓存时的每个批处理的大小。把这个值调大可能会导致内存不够的异常 |
| spark.sql.parquet.compression.codec | snappy | 使用哪种压缩编码器。可选的选项包括 uncompressed/snappy/gzip/lzo |
几种压缩选项的特点
spark.sql.parquet.compressed.codec 默认值为snappy 这个参数代表使用哪种压缩编码器。可选的选项包括uncompressed/snappy/gzip/lzo
uncompressed这个顾名思义就是不用压缩的意思
| 格式 | 可分割 | 平均压缩速度 | 文本文件压缩效率 | Hadoop压缩编解码器 | 纯java实现 | 原生 | 备注 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| snappy | 否 | 非常快 | 低 | org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec | 否 | 是 | Snapp有纯java的移植版，但是在Spark/Hadoop中不能用 |
| gzip | 否 | 快 | 高 | org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec | 是 | 是 | |
| lzo | 否 | 非常快 | 中等 | org.apache.hadoop.io.compress.LzoCodec | 是 | 是 | 需要在每个节点上安装LZO |
可选的调优选项
| Property Name | Default | Meaning |
|---|---|---|
| spark.sql.files.maxPartitionBytes | 128 MB | 读取文件时打包到单个分区的最大字节数 |
| spark.sql.files.openCostInBytes | 4 MB | 打开一个文件的估计成本，取决于有多少字节可以被同时扫描，当多个文件放入一个 partition 时使用此方法。最好时过度估计，这样带有小文件的 partition 就会比带有大文件的 partition 快 |
| spark.sql.broadcastTimeout | 300 | 广播连接中等待时的超时时间（以秒为单位） |
| spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold | 10 MB | 配置一个表的最大大小，以便在执行连接向所有节点广播，将该值设置为 -1 的话广播将会被禁用 |
| spark.sql.shuffle.partitions | 200 | 配置 partition 的使用数量当 shuffle 数据或聚合数据时 |
代码示例
初始化设置Spark Application配置
构建SparkSession实例对象
import org.apache.commons.lang3.SystemUtils
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.sql.streaming.OutputMode
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession}
object PerformanceTuneDemo {
def main(args: Array[String]): Unit = {
// 构建SparkSession实例对象，设置相关属性参数值
val sparkConf = new SparkConf()
.setAppName(this.getClass.getSimpleName.stripSuffix("$"))
.set("spark.sql.session.timeZone", "Asia/Shanghai")
.set("spark.sql.files.maxPartitionBytes", "134217728")
.set("spark.sql.files.openCostInBytes", "134217728")
.set("spark.sql.shuffle.partitions", "3")
.set("spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold", "67108864")
// 构建SparkSession实例对象
val spark: SparkSession = SparkSession.builder()
.config(sparkConf)
.getOrCreate()
}
}
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