2.动态分区裁剪场景 Spark 3.0的分区裁剪的场景主要是基于谓词下推执行filter(动态生成)，然后应用于事实表和维表join的场景。...上图就是不存在任何谓词下推执行优化的计算过程，全量扫描事实表sales和维表date表，然后完成join，生成的表基础上进行filter操作，然后再scan计算，显然这样做很浪费性能。...这个就叫做动态分区裁剪。下面的例子会更详细点： ? 表t1和t2进行join，为了减少参加join计算的数据量，就为t1表计算（上图右侧sql）生成了一个filter数据集，然后再扫描之后过滤。...当然，这个就要权衡一下，filter数据集生成的子查询及保存的性能消耗，与对数据过滤对join的性能优化的对比了，这就要讲到spark sql的优化模型了。...spark sql 是如何实现sql优化操作的呢？ 一张图可以概括： ? 现在sql解析的过程中完成sql语法优化，然后再根据统计代价模型来进行动态执行优化。
Spark任务在执行时会将RDD划分为不同的stage，一个stage中task的数量跟最后一个RDD的分区数量相同。...2）极端情况减少分区数，比如将分区数减少为1 调整分区数为1，此时数据处理上游stage并行度降，很影响性能。...、repartition、union算子介绍和源码分析，很容易分析cartesian算子的源码。...在Spark SQL中，任务并行度参数则要参考spark.sql.shuffle.partitions，笔者这里先放一张图，详细的后面讲到Spark SQL时再细说： ?...方式生成的微批RDD即kafkaRDD，分区数和kafka分区数一一对应 等说到Spark流式处理时再详细阐述。
/Task数量较多，最终落地的文件数量和Reduce/Task的个 数是一样的 小文件带来的影响 文件的数量决定了MapReduce/Spark中Mapper...这样用计算框架(MR/Spark)读取计算时，Mapper/Task数量根据文件数而定，并发度上不去，直接导致了这个SQL运行的速度很慢 ? 能不能将数据均匀的分配呢？可以！...rand()方法会生成一个0~1之间的随机数[rand(int param)返回一个固定的数值]，通过随机数进行数据的划分，因为每次都随机的，所以每个reducer上的数据会很均匀。...如果想要具体最后落地生成多少个文件数，使用 distribute by cast( rand * N as int) 这里的N是指具体最后落地生成多少个文件数，那么最终就是每个分区目录下生成7个 文件大小基本一致的文件...(n)，在Spark 2.4.0版本后很优雅地解决了这个问题，可以下SparkSql中添加以下Hive风格的合并和分区提示： --提示名称不区分大小写 INSERT ...
: Int = 2 将numsDF2写入文件存储，观察文件数量 numsDF2.write.csv("file:///opt/modules/data/numsDF2") 可以发现，上述的写入操作会生成...我们可以尝试通过coalesce来增加分区的数量，观察一下具体结果： scala> val numsDF3 = numsDF.coalesce(6) numsDF3: org.apache.spark.sql.Dataset...DataSet，具体的分区数量有参数spark.sql.shuffle.partitions默认指定，该默认值为200，该操作与HiveSQL的DISTRIBUTE BY操作类似。...但是Spark却不会对其分区进行调整，由此会造成大量的分区没有数据，并且向HDFS读取和写入大量的空文件，效率会很低，这种情况就需要我们重新调整分数数量，以此来提升效率。...对于大型数据集，进行Shuffle操作是很消耗性能的，但是当我们的数据集比较小的时候，可以使用repartition方法进行重分区，这样可以尽量保证每个分区的数据分布比较均匀(使用coalesce可能会造成数据倾斜
目前现有的一些问题 问题一：Shuffle partition数量没有达到最优 在Spark SQL中，我们可以通过spark.sql.shuffle.partition来设置shuffle后的partition...问题二：现有执行计划的一些不足 我们都知道，shuffle是一个很耗性能的操作。通过避免不必要的shuffle也能带上一定的性能提升。...二、Spark Adaptive Execution提出的相关解决方案 1、自动设置Shuffle Partition数量 Shuffle的过程是先通过Shuffle Write将各个分区的数据写到磁盘...来设置合并的阀值，默认为64M 只会合并小的分区，太大的分区并不会进行拆分 开启方式： spark.sql.adaptive.enabled=true：启动Adaptive Execution。...目前就看到有博客说2.3.1版本中已经有了"自动设置Shuffle Partition数量"的特性，我在spark-2.2之后的代码中也可以搜到spark.sql.adaptive.enabled和spark.sql.adaptiveBroadcastJoinThreshold
spark.default.parallelism=600 每个stage的默认task数量 (计算公式为num-executors * executor-cores 系统默认值分区为40,这是导致executor.../ 是否容忍指定分区全部动态生成 set hive.exec.max.dynamic.partitions = 100; // 动态生成的最多分区数 //2.运行行为 set spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold...spark.sql.shuffle.partitions; // 需要shuffle是mapper端写出的partition个数 set spark.sql.adaptive.enabled; //...; // 开启spark.sql.adaptive.enabled后，最小的分区数 set spark.Hadoop.mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize...set spark.sql.windowExec.buffer.spill.threshold; //当用户的SQL中包含窗口函数时，并不会把一个窗口中的所有数据全部读进内存，而是维护一个缓存池，当池中的数据条数大于该参数表示的阈值时
标准的 shuffle reader 会根据预设定的分区数量 (也就是我们经常改的 spark.sql.shuffle.partitions)，在每个 reduce 内拉取分配给它的 shuffle 数据...而动态生成的 shuffle reader 会根据运行时的 shuffle 统计数据来决定 reduce 的数量。下面举两个例子，分区合并和 Join 动态优化。...一直以来 SHJ 是一个很容易被遗忘的 Join 实现，这是因为默认配置 spark.sql.preferSortMerge 的存在，而且社区版本里触发 SHJ 的条件真的很苛刻。...issue，理论上 MapReduce 中 reduce 的数量等价于 Spark 的 shuffle 分区数，所以 Spark 做了一些配置映射。...这肯定是不能被接受的，因此我们需要对动态分区字段做重分区，让包含相同分区值的数据落在同一个分区内，这样 1k 个分区生成的文件数最多也是 1k。
同时，数据湖底层采用 parquet 文件，配合 Spark SQL 化的访问接口，很自然的支持了按列的访问（projection pushdown）和过滤（filter pushdown），能在多个层级...而Iceberg已经具备了此能力，我们可以很方便的通过SQL/Java API的方式修改表的schema，并且不会影响已有用户的查询任务。...用户可以通过参数控制是否开启： spark.sql.iceberg.write.commit-by-manifest = true; // 默认是false 优化入湖任务生成的文件数量 上面提到当前日志入湖是从...由于数据湖表设置有分区，所以输入的数据会根据分区设置生成多个文件，如果设置有N个分区字段，往往生成的文件个数就会是任务个数的N倍。...所以我们在读取Source数据后加上一个coalesce，来控制写入Iceberg的任务个数，以此来控制一个Batch写入生成的文件个数。通过这个改进单次Batch写入生成的文件数量减少了7倍左右。
此外，入库操作最后的commit job操作，在Spark Driver端单点做，很容易出现单点的性能问题。 Spark小文件产生的过程 1.数据源本身就含大量小文件。 2.动态分区插入数据。...1616逻辑分片，对应生成1616 个Spark Task，插入动态分区表之后生成1824个数据分区加一个NULL值的分区，每个分区下都有可能生成1616个文件，这种情况下，最终的文件数量极有可能达到2949200...把同一分区的记录都哈希到同一个分区中去，由一个Spark的Task进行写入，这样的话只会产生N个文件，在我们的case中store_sales，在1825个分区下各种生成了一个数据文件。...如何解决Spark SQL产生小文件问题 前面已经提到根据分区字段进行分区，除非每个分区下本身的数据较少，分区字段选择不合理，那么小文件问题基本上就不存在了，但也有可能由于shuffle引入新的数据倾斜问题...在解决数据倾斜问题的基础上，也只比纯按照分区字段进行distibute by多了39个文件。 总结 本文讲述的是如何在纯写SQL的场景下，如何用Spark SQL做数据导入时候，控制小文件的数量。
同时，数据湖底层采用 parquet 文件，配合 Spark SQL 化的访问接口，很自然的支持了按列的访问（projection pushdown）和过滤（filter pushdown），能在多个层级...而Iceberg已经具备了此能力，我们可以很方便的通过SQL/Java API的方式修改表的schema，并且不会影响已有用户的查询任务。...用户可以通过参数控制是否开启： spark.sql.iceberg.write.commit-by-manifest = true; // 默认是false 优化入湖任务生成的文件数量 上面提到当前日志入湖是从...由于数据湖表设置有分区，所以输入的数据会根据分区设置生成多个文件，如果设置有N个分区字段，往往生成的文件个数就会是任务个数的N倍。...通过这个改进单次Batch写入生成的文件数量减少了7倍左右。
Spark 3.x时代，Spark的开发者似乎对SparkSQL情有独钟，发布了大量的针对SQL的优化。我们在下文中会提到。 Spark SQL运行原理 在SparkSQL中有两种数据抽象。...SparkSQL的解析过程我们直接应用《图解Spark核心技术与案例实战》这本书中的内容，大概分为四个步骤： 词法和语法解析Parse：生成逻辑计划 绑定Bind：生成可执行计划 优化Optimize：...生成最优执行计划 执行Execute：返回实际数据 SparkSQL对SQL语句的处理和关系型数据库采用了类似的方法， SparkSQL会先将SQL语句进行解析Parse形成一个Tree，然后使用Rule...整个Spark SQL运行流程如下： 将SQL语句通过词法和语法解析生成未绑定的逻辑执行计划（Unresolved LogicalPlan），包含Unresolved Relation、Unresolved..."org.apache.spark.serializer.KryoSerializer") //设置自动分区 sparkConf.set("spark.sql.auto.repartition
由于数据建模产生的数据按日期进行分区，当存在 Late Data 的时候，很容易生成碎小文件，Publisher 通过发布数据前合并碎小文件的功能来提升下游的查询效率。...因为 map 阶段仍然需要将数据划分为合适的分区进行处理，如果没有指定并行度会使用默认的 200，当数据量过大时，很容易出现 OOM。...其实类似的问题在 Spark 2.4 也偶有发生，但升级到 3.0 后似乎问题变得频率高了一些。遇到类似问题的同学可以注意一下，虽然 Logs 信息不全，但任务的执行和最终产生的数据都是正确的。...AQE 自动调整 reducer 的数量，减小 partition 数量。Spark 任务的并行度一直是让用户比较困扰的地方。...AQE 能够很好的解决这个问题，在 reducer 去读取数据时，会根据用户设定的分区数据的大小 (spark.sql.adaptive.advisoryPartitionSizeInBytes) 来自动调整和合并
如何设置合适的shuffle partition数量？...shuffle output文件，shuffle读变成了本地读取，没有数据通过网络传输；数据量一般比较均匀，也就避免了倾斜； 动态处理数据倾斜 在运行时很容易地检测出有数据倾斜的partition，当执行某个...--v3.0 自适应执行时产生的日志等级 spark.sql.adaptive.advisoryPartitionSizeInBytes -- v3.0 倾斜数据分区拆分，小数据分区合并优化时，建议的分区大小...-- v3.0 是否开启合并小数据分区默认开启，调优策略之一 spark.sql.adaptive.coalescePartitions.minPartitionNum -- v3.0 合并后最小的分区数...判断分区是否是倾斜分区的比例 当一个 partition 的 size 大小大于该值（所有 parititon 大小的中位数）且大于spark.sql.adaptive.skewedPartitionSizeThreshold
receiver从Kafka中获取的数据都是存储在Spark Executor的内存中的（如果突然数据暴增，大量batch堆积，很容易出现内存溢出的问题），然后Spark Streaming启动的job...partion是指的spark在计算过程中，生成的数据在计算空间内最小单元，同一份数据（RDD）的partion大小不一，数量不定，是根据application里的算子和最初读入的数据分块数量决定； ...下面是 Spark SQL 执行的基本流程： ① 解析 SQL生成逻辑执行计划：首先，Spark SQL 会解析输入的 SQL 语句，并将其转换为一个逻辑执行计划（Logical Plan）。 ...③ 生成物理执行计划：接下来，Spark SQL 会根据优化后的逻辑执行计划生成物理执行计划（Physical Plan）。...④ 生成任务（Task）：Spark SQL 将物理执行计划转换为一组具体的任务（Task），这些任务被分配到不同的 Executor 上并在分布式集群上运行。
两类，而二者均存在小数量简单分析和大数据量复杂分析两种场景。...目前社区做Spark on HBase主要会做以下三方面的功能和优化：支持Spark SQL、Dataset、DataFrame API，支持分区裁剪、列裁剪、谓词下推等优化，Cache HBase的Connections...下面讲述一下Spark SQL的运行流程，首先收到一个SQL Query，通过Catalog识别它的Unresolved Logical Plan生成Logical Plan，再由Logical Optimization...首先需要sqlContext.read并配置参数其中cat是配置Spark SQL schema到HBase column的映射关系，然后生成一个DataFrame，同样类似于上一个例子，先对rowkey...Spark SQL的Datasource，然后做列裁剪、分区裁剪、谓词下推这些优化来提高性能。
Spark SQL 小文件问题产生原因分析以及处理方案 在生产中，无论是通过SQL语句或者Scala/Java等代码的方式使用Spark SQL处理数据，在Spark SQL写数据时，往往会遇到生成的小文件过多的问题...下面通过一个例子，Spark SQL写数据时，导致产生分区数"剧增"的典型场景，通过分区数"剧增"，以及Spark中task数和分区数的关系等，来倒推小文件过多的可能原因（这里的分区数是指生成的DataSet...4）Spark SQL语句中的union all对应到DataSet中即为unionAll算子，底层调用union算子 在之前的文章《重要|Spark分区并行度决定机制》中已经对Spark RDD中的union...那么这n个RDD最终union生成的一个RDD的分区数仍是m，分区器也是相同的 2）不满足第一种情况，则通过union生成的RDD的分区数为父RDD的分区数之和 同样的这种机制也可以套用到Spark SQL...最后，Spark中一个task处理一个分区从而也会影响最终生成的文件数。 当然上述只是以Spark SQL中的一个场景阐述了小文件产生过多的原因之一（分区数过多）。
首先来看一下Apache Spark 3.0.0主要的新特性： 在TPC-DS基准测试中，通过启用自适应查询执行、动态分区裁剪等其他优化措施，相比于Spark 2.4，性能提升了2倍 兼容ANSI SQL...改进的Spark SQL引擎 Spark SQL是支持大多数Spark应用的引擎。...即使由于缺乏或者不准确的数据统计信息和对成本的错误估算导致生成的初始计划不理想，但是自适应查询执行（Adaptive Query Execution）通过在运行时对查询执行计划进行优化，允许Spark...AQE目前提供了三个主要的自适应优化： 动态合并shuffle partitions 可以简化甚至避免调整shuffle分区的数量。...这在星型模型中很常见，星型模型是由一个或多个并且引用了任意数量的维度表的事实表组成。在这种连接操作中，我们可以通过识别维度表过滤之后的分区来裁剪从事实表中读取的分区。
Spark3.0已经发布半年之久，这次大版本的升级主要是集中在性能优化和文档丰富上，其中46%的优化都集中在Spark SQL上，SQL优化里最引人注意的非Adaptive Query Execution...相比之前具有局限性的CBO，现在就显得非常灵活。 Spark CBO源码实现 Adaptive Execution 模式是在使用Spark物理执行计划注入生成的。...因为 map 阶段仍然需要将数据划分为合适的分区进行处理，如果没有指定并行度会使用默认的 200，当数据量过大时，很容易出现 OOM。...AQE 自动调整 reducer 的数量，减小 partition 数量。Spark 任务的并行度一直是让用户比较困扰的地方。...AQE 能够很好地解决这个问题，在 reducer 去读取数据时，会根据用户设定的分区数据的大小(spark.sql.adaptive.advisoryPartitionSizeInBytes)来自动调整和合并
此外，采用Spark3.0版本，主要代码并没有发生改变。 改进的Spark SQL引擎 Spark SQL是支持大多数Spark应用的引擎。...接下来，我们将介绍Spark SQL引擎的新特性。...即使由于缺乏或者不准确的数据统计信息和对成本的错误估算导致生成的初始计划不理想，但是自适应查询执行（Adaptive Query Execution）通过在运行时对查询执行计划进行优化，允许Spark...AQE目前提供了三个主要的自适应优化： 动态合并shuffle partitions 可以简化甚至避免调整shuffle分区的数量。...这在星型模型中很常见，星型模型是由一个或多个并且引用了任意数量的维度表的事实表组成。在这种连接操作中，我们可以通过识别维度表过滤之后的分区来裁剪从事实表中读取的分区。
Spark Stage, DAG(Directed Acyclic Graph) Spark 划分 Stage 的依据是其根据提交的 Job 生成的 DAG，在离散数学中我们学到了一个 有向无环图(Directed...，可以阅读 Spark Core 中的 Partitioner.scala 文件，很简洁。.../servlet/mobile#issue/SPARK-6377) ，但截至目前 Spark-2.3.2，依旧是我上述的结论 但是实际上 Spark SQL 已经有了一个动态调整 Partition 数量的功能代码...此时首先发生了 Shuffle Write，Spark 会先确定本次的 分区器(Partitioner)，由上面内容可知，分区器的作用有二： 确定出 新RDD 的分区数 决定哪些数据被放到哪些分区 当...Spark 确定了分区数 首先它会用内部的算法将本地的数据先做一次 reduceByKey 紧接着在本地新建临时文件，此处会依据种种情形（例如 Partition 数量，序列化情况等）选择不同的 Shuffle
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