SparkSQL千亿数据量调优
2023-04-15 18:57:43 1 举报AI智能生成
SparkSQL千亿数据量调优
作者其他创作
大纲/内容
基础概念
SparkSQL优化原则
尽量避免数据倾斜
尽量减少shuffle
尽量减少数据量
SparkSQL调优方式
SparkSQL硬件调优
SparkSQL代码调优
概述
SparkSQL基本架构
SparkSQL性能瓶颈
优化策略
SparkSQL数据倾斜优化
SparkSQL数据倾斜问题
定义数据倾斜是指在数据处理过程中，某些节点的负载远远高于其他节点，导致整个计算任务的效率降低。
原因1.数据本身的分布不均匀2.计算逻辑的问题3.硬件资源的不均衡
SparkSQL数据倾斜优化
解决方案1.数据倾斜检测2.数据倾斜解决方案
数据倾斜检测1.查看Spark任务的日志2.使用Spark内置的工具3.使用第三方工具
数据倾斜解决方案1.重分区2.过滤掉数据倾斜的Key3.使用随机前缀4.使用聚合操作5.使用广播变量6.使用动态调整并行度7.使用Bucketing8.使用Salting9.使用SparkSQL的自适应执行
优化实践1.合理设置并行度2.使用Bucketing3.使用Salting4.使用动态调整并行度5.使用广播变量6.使用SparkSQL的自适应执行7.使用数据倾斜解决方案8.监控Spark任务9.使用Spark性能优化工具
总结SparkSQL数据倾斜问题是大数据处理中常见的问题，需要使用多种解决方案来解决。在实践中，需要根据具体情况选择合适的方法，并使用监控工具和性能优化工具来优化Spark任务。
SparkSQLShuffle优化
概述
SparkSQLShuffle是SparkSQL中的一个重要操作，用于将数据重新分区以进行聚合或连接等操作。
Shuffle操作会产生大量的网络传输和磁盘IO，对性能有很大的影响。
因此，需要进行Shuffle优化以提高SparkSQL的性能。
Shuffle优化
1.调整分区数
合理地设置分区数可以减少Shuffle操作的数据量，从而提高性能。
2.使用本地化优先原则
SparkSQL会尽可能地将数据放在本地节点进行处理，减少网络传输和磁盘IO。
3.使用广播变量
使用广播变量可以将小数据集复制到每个节点上，减少Shuffle操作的数据量。
4.使用SortMergeJoin
SortMergeJoin可以避免Shuffle操作，提高性能。
5.避免使用groupByKey
groupByKey会产生大量的Shuffle操作，应尽量避免使用。
6.使用map-side聚合
map-side聚合可以在Map阶段进行聚合，减少Shuffle操作的数据量。
7.使用Tungsten排序
Tungsten排序可以使用二进制格式和内存管理技术，提高排序性能。
总结
Shuffle优化是提高SparkSQL性能的关键。
需要根据具体情况进行调整，合理设置分区数、使用本地化优先原则、广播变量、SortMergeJoin、map-side聚合和Tungsten排序等技术。
SparkSQL内存优化
1内存管理
2JVM内存管理
2Spark内存管理
1内存优化
2内存使用方式
2缓存机制
2数据压缩
2内存分配策略
1内存调优
2调整内存分配比例
2调整缓存大小
2调整数据压缩比例
2调整并行度
2调整shuffle分区数
2使用序列化
2合理使用broadcast变量
并行度优化
查询优化
数据倾斜优化
数据倾斜原因
数据倾斜检测
数据倾斜解决方案
聚合键拆分
过滤操作
随机数解决
广播变量
Shuffle优化
Shuffle原理
Shuffle调优
合理设置分区数
使用累加器
使用Combiner
使用本地化数据
使用SortShuffleManager
内存优化
内存管理
内存溢出
内存优化策略
合理设置内存分配比例
使用Tungsten内存管理模式
使用MemoryStore
使用Off-Heap内存
并行度优化
并行度原理
并行度调优
合理设置并行度
使用动态分区
使用动态分桶
查询优化
查询优化原理
查询优化策略
使用分区表
使用Bucket表
使用索引
使用视图
使用DataFrame而非RDD
使用BroadcastJoin
使用Sort-MergeJoin
使用MapJoin
总结
SparkSQL参数调优
硬件调优
增加节点数
增加节点的内存
增加磁盘带宽
代码调优
使用DataFrame而非RDD
使用broadcast变量
使用cache或persist
使用map-side聚合
如何使用SparkSQL bucketing或partitioning
Bucketing
概念Bucketing是一种数据分桶的技术，将数据按照某个字段分成若干个桶，每个桶的数据量大致相等。Bucketing可以提高数据的查询效率，因为查询时只需扫描对应的桶，而不是全表扫描。
实现1.创建表时指定bucketing字段和桶数CREATETABLEtable_name(col1data_type,col2data_type,...)USINGbucketOPTIONS(BUCKET_COLUMNS'bucket_col',BUCKET_NUMBERS'num_buckets')2.插入数据时指定bucketing字段INSERTINTOtable_name(col1,col2,...,bucket_col)VALUES(val1,val2,...,bucket_val)3.查询时指定bucketing字段SELECT*FROMtable_nameWHEREbucket_col=bucket_val
Partitioning
概念Partitioning是一种数据分区的技术，将数据按照某个字段分成若干个分区，每个分区的数据量大致相等。Partitioning可以提高数据的查询效率，因为查询时只需扫描对应的分区，而不是全表扫描。
实现1.创建表时指定partitioning字段CREATETABLEtable_name(col1data_type,col2data_type,...)USINGpartitionedOPTIONS(PARTITION_COLUMNS'partition_col')2.插入数据时指定partitioning字段INSERTINTOtable_namePARTITION(partition_col=val)VALUES(val1,val2,...)3.查询时指定partitioning字段SELECT*FROMtable_nameWHEREpartition_col=val4.添加分区ALTERTABLEtable_nameADDPARTITION(partition_col=val)5.删除分区ALTERTABLEtable_nameDROPPARTITION(partition_col=val)总结Bucketing和Partitioning都是SparkSQL中常用的数据分布技术，它们可以提高查询效率，适用于大规模数据处理。Bucketing适用于数据量较小且查询频繁的场景，而Partitioning适用于数据量较大且查询频率较低的场景。
如何使用SparkSQL joinhint
Outer-指定外连接
Broadcast-指定广播连接
ShuffleHash-指定哈希连接
ShuffleMerge-指定合并连接
Outer
LeftOuter-左外连接
RightOuter-右外连接
FullOuter-全外连接
Broadcast
BroadcastHash-广播哈希连接
BroadcastNestedLoop-广播嵌套循环连接
ShuffleHash
ShuffleHashJoin-哈希连接
ShuffleMerge
ShuffleMergeJoin-合并连接示例：SELECT/*+MAPJOIN(b)*/a.key,a.value,b.valueFROMaJOINbONa.key=b.key;其中，MAPJOIN(b)表示使用广播连接。
使用过滤条件
使用limit
参数调优
设置SparkSQLshuffle分区数
调优
SparkSQLshuffle分区数
什么是SparkSQLshuffle分区数？
为什么需要设置SparkSQLshuffle分区数？
SparkSQLshuffle分区数的默认值是多少？
如何设置SparkSQLshuffle分区数？
SparkSQLshuffle分区数的最佳实践是什么？
SparkSQLshuffle分区数的注意事项是什么？
SparkSQLshuffle分区数的影响因素
数据的大小
集群的规模
硬件配置
Spark应用的并行度
数据倾斜
设置SparkSQLshuffle分区数的方法
使用repartition函数
使用coalesce函数
使用spark.sql.shuffle.partitions参数
SparkSQLshuffle分区数的最佳实践
根据数据大小设置分区数
根据集群规模设置分区数
根据硬件配置设置分区数
根据Spark应用的并行度设置分区数
解决数据倾斜问题
SparkSQLshuffle分区数的注意事项
分区数过多会导致性能下降
分区数过少会导致数据倾斜
分区数需要根据具体情况调整
设置序列化方式
设置内存分配比例
设置GC参数
设置并行度
设置资源管理器
设置压缩方式
设置节点最大失败数
设置日志级别
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