如何解析spark sql 非业务调优

这篇文章将为大家详细讲解有关如何解析spark sql 非业务调优，文章内容质量较高，因此小编分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后对相关知识有一定的了解。

1，jvm调优

这个是扯不断，理还乱。建议能加内存就加内存，没事调啥JVM，你都不了解JVM和你的任务数据。默认的参数已经很好了，对于GC算法，spark sql可以尝试一些 G1。

下面文章建议多读几遍，记住最好。

必背|spark 内存，GC及数据结构调优

2，内存调优

缓存表

spark2.+采用：

spark.catalog.cacheTable("tableName")缓存表，spark.catalog.uncacheTable("tableName")解除缓存。

spark 1.+采用：

sqlContext.cacheTable("tableName")缓存，sqlContext.uncacheTable("tableName") 解除缓存。

Sparksql仅仅会缓存必要的列，并且自动调整压缩算法来减少内存和GC压力。

3，广播

大小表进行join时，广播小表到所有的Worker节点，来提升性能是一个不错的选择。Spark提供了两个参数可以调整，不同版本会有些许不一样，本文以Spark2.2.1为例讲解。

广播的变量的使用其实，有时候没啥用处。在任务超多，夸stage使用数据的时候才能凸显其真正作用。任务一趟跑完了，其实广播不广播无所谓了。。。

4，分区数据的调控

分区设置spark.sql.shuffle.partitions，默认是200.

对于有些公司来说，估计在用的时候会有Spark sql处理的数据比较少，然后资源也比较少，这时候这个shuffle分区数200就太大了，应该适当调小，来提升性能。

也有一些公司，估计在处理离线数据，数据量特别大，而且资源足，这时候shuffle分区数200，明显不够了，要适当调大。

适当，就完全靠经验。

5，文件与分区

这个总共有两个参数可以调整：

一个是在读取文件的时候一个分区接受多少数据；

另一个是文件打开的开销，通俗理解就是小文件合并的阈值。

文件打开是有开销的，开销的衡量，Spark 采用了一个比较好的方式就是打开文件的开销用，相同时间能扫描的数据的字节数来衡量。

参数介绍如下：

spark.sql.files.maxPartitionBytes该值的调整要结合你想要的并发度及内存的大小来进行。

spark.sql.files.openCostInBytes说直白一些这个参数就是合并小文件的阈值，小于这个阈值的文件将会合并。

6，文件格式

建议parquet或者orc。Parquet已经可以达到很大的性能了。性能指标，网上一堆，在这里浪尖就不啰嗦了。

7，sql调优

听天由命吧。主要要熟悉业务，熟悉数据，熟悉sql解析的过程。

关于调优多说一句：

对于Spark任务的调优，要深入了解的就是数据在整个spark计算链条中，在每个分区的分布情况。有了这点的了解，我们就会知道数据是否倾斜，在哪倾斜，然后在针对倾斜进行调优。

分区数该增大增大，该减少减少。

内存要尽可能大。

表别动不动就缓存，有时候重新加载比缓存速度都快。

关于如何解析spark sql 非业务调优就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。