本文主要讲讲，spark 3.0之后引入的动态分区裁剪机制，这个会大大提升应用的性能，尤其是在bi等场景下，存在大量的where条件操作。...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。...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。
Shuffle分区的自适应数目 自Spark 2.4起，AQE的此功能已可用。 要启用它，您需要将spark.sql.adaptive.enabled设置为true ，该参数默认值为false 。...这是启用AQE之前和之后第二个TPC-DS查询执行的最后阶段： 动态合并shuffle分区 如果随机播放分区的数量大于按键分组的数量，则由于键的不平衡分配，会浪费很多CPU周期 当两个 spark.sql.adaptive.enabled...因此，倾斜联接优化将使用spark.sql.adaptive.advisoryPartitionSizeInBytes指定的值将分区A0划分为子分区，并将它们中的每一个联接到表B的对应分区B0。...，这是绝对的：这是阈值，低于该阈值将被忽略。...动态分区修剪 动态分区修剪（DPP）的想法是最有效的优化技术之一：仅读取所需的数据。DPP不是AQE的一部分，实际上，必须禁用AQE才能进行DPP。
了解了这些信息之后，Spark SQL的查询优化器就可以进行针对性的优化。举一个不太恰当的例子，其中的差别有些类似于动态类型的Python与静态类型的C++之间的区别。...Hive风格的分区表 Hive的分区表可以认为是一种简易索引。分区表的每一个分区的每一个分区列都对应于一级目录，目录以=值>的格式命名。...此外，Spark SQL也可以充分利用RCFile、ORC、Parquet等列式存储格式的优势，仅扫描查询真正涉及的列，忽略其余列的数据。...查询优化 Spark SQL的第三个目标，就是让查询优化器帮助我们优化执行效率，解放开发者的生产力，让新手也可以写出高效的程序。 ?...而Spark SQL的查询优化器正是这样做的。简而言之，逻辑查询计划优化就是一个利用基于关系代数的等价变换，将高成本的操作替换为低成本操作的过程。
包括动态分区剪裁(Dynamic Partition Pruning)、自适应查询执行(Adaptive Query Execution)、加速器感知调度(Accelerator-aware Scheduling...AQE(Adaptive Query Execution,自适应查询执行) AQE是Spark SQL的一种动态优化机制，是对查询执行计划的优化。...其缺点则是不够灵活，对待相似的问题和场景都使用同一类解决方案，忽略了数据本身的信息。 Spark在2.2版本中推出了CBO，主要就是为了解决RBO「经验主义」的弊端。...在这部分，有两个非常重要的参数用来控制目标分区的大小： spark.sql.adaptive.advisoryPartitionSizeInBytes，分区合并后的推荐尺寸 spark.sql.adaptive.coalescePartitions.minPartitionNum...Partition Pruning，动态分区剪裁) 所谓的动态分区裁剪就是基于运行时（run time）推断出来的信息来进一步进行分区裁剪，从而减少事实表中数据的扫描量、降低 I/O 开销，提升执行性能
在Spark SQL中， shufflepartition数可以通过参数spark.sql.shuffle.partition来设置，默认值是200。...spark sql 最佳执行计划 Spark SQL的Catalyst优化器的核心工作就是选择最佳的执行计划,主要依靠： 早起基于规则的优化器RBO spark2.2 加入基于代价的优化CBO 执行计划在计划阶段确定后...--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...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...默认值为 10 spark.sql.adaptive.skewJoin.skewedPartitionThresholdInBytes 单个分区大于默认256MB 参考 https://issues.apache.org
在 Dataset 中可以轻易的做到使用 SQL 查询并且筛选数据，然后使用命令式 API 进行探索式分析。...","1.5") Spark3.0 YYDS Apache Spark 3.0 增加了很多令人兴奋的新特性，包括动态分区修剪（Dynamic Partition Pruning）、自适应查询执行（Adaptive...动态分区修剪（Dynamic Partition Pruning） 在 Spark 2.x 里面加了基于代价的优化，但是这个并不表现的很好。...有了动态分区裁减，可以在运行的时候过滤掉 t1 表无用的数据。 ? 经过这个优化，查询扫描的数据大大减少，性能提升了 30+ 倍。 ?...映射下推(Project PushDown) 说到列式存储的优势，映射下推是最突出的，它意味着在获取表中原始数据时只需要扫描查询中需要的列，由于每一列的所有值都是连续存储的，所以分区取出每一列的所有值就可以实现
* executor-cores 系统默认值分区为40,这是导致executor并行度上不去的罪魁祸首,之所以这样计算是为了尽量避免计算最慢的task决定整个stage的时间,将其设置为总核心的2-3倍...,让运行快的task可以继续领取任务计算直至全部任务计算完毕) 开启spark.sql.auto.repartition=true 自动重新分区 (每个stage[阶段]运行时分区并不尽相同,使用此配置可优化计算后分区数...,避免分区数过大导致单个分区数据量过少,每个task运算分区数据时时间过短,从而导致task频繁调度消耗过多时间) 设置spark.sql.shuffle.partitions=400 提高shuffle.../ 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...; // 开启spark.sql.adaptive.enabled后，最小的分区数 set spark.Hadoop.mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize
了解了 AQE 是什么之后，我们再看看自适应查询 AQE 的“三板斧”： 动态合并 Shuffle 分区 动态调整 Join 策略 动态优化数据倾斜 动态合并 shuffle 分区 如果你之前使用过 Spark...分区数的初始值，默认值是spark.sql.shuffle.partitions，可设置高一些 spark.sql.adaptive.coalescePartitions.minPartitionNum...默认值是Spark集群的默认并行性 spark.sql.adaptive.maxNumPostShufflePartitions=500 #reduce分区最大值，默认500，可根据资源调整 #开启动态调整...的行数下限，即行数低于该值的Partition不会被当作倾斜，默认值一千万 spark.sql.adaptive.skewedPartitionSizeThreshold=64M #倾斜Partition...的大小下限，即大小小于该值的Partition不会被当做倾斜，默认值64M spark.sql.adaptive.skewedPartitionFactor=5 #倾斜因子，默认为5。
除查询数据本身外，额外的开销几乎可以忽略不计（只需要一个查询查出主键字段的最小值和最大值）。 同时这种方式也存在问题： 1. 在SplitPK分布不均匀时，多个SQL执行的耗时可能差距很大。 2....于是，我们借鉴了DataX划分区间查询的思路，但是分区策略做了调整：每次查询按主键升序排序，读取N行，并记录下本次查询主键的最大值X，下次查询的查询语句中加上“> X”的条件判断。...(table, sqlTablePattern))) { //遍历筛选出符合正则的表 var sql = query + s" from `$db`....既然只查询最小值和最大值无法保证均匀的划分数据，那把所有主键都先读取出来，在内存中划分区间是否可行呢？只查主键通常会命中覆盖索引，查询效率会比较高，数据量也不会很大。...总结 对于离线导出mysql数据表写入分布式存储这个场景，本文提供了一种实现方式：首先分批查出表的所有主键，按配置的批量大小划分区间；然后区间转化为SQL的分区条件传入Spark JDBC接口，构建Spark
FALSE 升级后：TRUE hive.exec.dynamic.partition.mode 升级前：严格 升级后：非严格 在CDP Private Cloud Base 中，默认情况下不会防止意外使用动态分区功能...hive.exec.max.dynamic.partitions 升级前：1000 升级后：5000 在 CDP Private Cloud Base 中，动态分区的限制比升级前的 CDH 或 HDP...hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode 升级前：100 升级后：2000 在 CDP Private Cloud Base 中，动态分区的限制比升级前的 CDH...HWC 支持 spark-submit 和 pyspark。不支持 spark thrift 服务器。...执行引擎（由 Tez 替代） Spark Thrift server Spark 和 Hive 表使用 Hive 仓库连接器进行互操作。
每个应用在每个工作节点上最多拥有一个执行器进程。因此这个这个能够控制 执行器节点占用工作节点多少内存。默认值是1G。 ...一台运行了多个执行器进程的机器可以动态共享CPU资源 粗粒度模式：Spark为每个执行器分配固定数量的CPU数目，并且在应用结束前不会释放该资源，即使执行器进程当前没有运行任务（多浪费啊 = =）。...因为这个执行序列中有几个连续的筛选和映射操作，所以才会出现流水线执行。 image.png 当步骤图确定下来后，任务就会被创建出来并发给内部的调度器，这些步骤会以特定的顺序执行。...性能调优选项 选项 默认值 用途 spark.sql.codegen false 设为True时，Spark SQL会把每条查询语句在运行时编译为Java二进制代码。...把这个值调大可能会导致内存不够的异常 spark.sql.parquet.compression.codec snappy 选择不同的压缩编码器。
Actions是触发Spark启动计算的动因。 它们本质区别是：Transformation返回值还是一个RDD。...（比如刚才的根据谓词筛选） 行动操作会对RDD计算出一个结果，并把结果返回到驱动器程序中，或把结果存储到外部存储系统（比如HDFS）中。...Spark程序可以通过控制RDD分区方式来减少通讯的开销。 Spark中所有的键值对RDD都可以进行分区。确保同一组的键出现在同一个节点上。...比如，使用哈希分区将一个RDD分成了100个分区，此时键的哈希值对100取模的结果相同的记录会被放在一个节点上。...sqlContext现在只支持SQL语法解析器（Catalyst)，hiveContext支持SQL语法和HiveContext语法解析器。
SQL的解析器可以通过配置spark.sql.dialect参数进行配置。在SQLContext中只能使用Spark SQL提供的”sql“解析器。...自动解析分区类型的参数为：spark.sql.sources.partitionColumnTypeInference.enabled，默认值为true。...从Spark 1.4.0开始，Spark SQL只需简单的配置，就支持各版本Hive metastore的访问。注意，涉及到metastore时Spar SQL忽略了Hive的版本。...因为当创建一个connection时，Java的DriverManager类会执行安全验证，安全验证将忽略所有对启动类加载器为非visible的driver。...，包括动态分区插入 视图 所有的Hive DDL函数，包括： CREATE TABLE CREATE TABLE AS SELECT ALTER TABLE 大部分的Hive数据类型，包括： TINYINT
用户可以在创建RDD时指定RDD的分片个数，如果没有指定，那么就会采用默认值。默认值就是程序所分配到的CPU Core的数目。 一个函数会被作用在每一个分区。...只有驱动程序可以使用value方法来读取累加器的值。 示例代码如下： import org.apache.spark....最后，我们使用 println(accum.value) 来输出累加器的值，结果为 10。 我们可以利用子类AccumulatorParam创建自己的累加器类型。...Spark SQL包括具有行业标准JDBC和ODBC连接的服务器模式。 可扩展性：对于交互式查询和长查询使用相同的引擎。 Spark SQL利用RDD模型来支持中查询容错，使其能够扩展到大型作业。...它提供了丰富的操作，包括筛选、聚合、分组、排序等。 DataFrame 的优点在于它提供了一种高级的抽象，使得用户可以使用类似于 SQL 的语言进行数据处理，而无需关心底层的实现细节。
Actions是触发Spark启动计算的动因。 它们本质区别是：Transformation返回值还是一个RDD。...（比如刚才的根据谓词筛选） 行动操作会对RDD计算出一个结果，并把结果返回到驱动器程序中，或把结果存储到外部存储系统（比如HDFS） 中。...Spark程序可以通过控制RDD分区方式来减少通讯的开销。 2、Spark中所有的键值对RDD都可以进行分区。确保同一组的键出现在同一个节点上。...比如，使用哈希分区将一个RDD分成了100个分区，此时键的哈希值对100取模的结果相同的记录会被放在一个节点上。...sqlContext现在只支持SQL语法解析器（Catalyst)，hiveContext支持SQL语法和HiveContext语法解析器。
设置为true的话，就是开启了Spark SQL自适应查询引擎。所谓自适应查询引擎，实际上就是在运行时，通过一些统计指标来动态优化Spark sql的执行计划。...6.分区合并后的最小值 spark.sql.adaptive.coalescePartitions.minPartitionNum 默认值是大家熟悉的spark的默认defaultParallelism...7.分区合并的初始值 spark.sql.adaptive.coalescePartitions.initialPartitionNum 默认值是spark.sql.shuffle.partitions...在自适应执行计划开启后，该值为true，spark会动态的处理 sort-merge join的数据倾斜，处理的方式是分区分割，或者分区复制。...12.分区倾斜bytes阈值 spark.sql.adaptive.skewJoin.skewedPartitionThresholdInBytes 默认值是256MB，该分区以bytes为单位的值大于该值
用户可以在创建RDD时指定RDD的分片个数，如果没有指定，那么就会采用默认值。默认值就是程序所分配到的CPU Core的数目。一个函数会被作用在每一个分区。...只有驱动程序可以使用value方法来读取累加器的值。示例代码如下：import org.apache.spark....最后，我们使用 println(accum.value) 来输出累加器的值，结果为 10。我们可以利用子类AccumulatorParam创建自己的累加器类型。...Spark SQL包括具有行业标准JDBC和ODBC连接的服务器模式。可扩展性：对于交互式查询和长查询使用相同的引擎。 Spark SQL利用RDD模型来支持中查询容错，使其能够扩展到大型作业。...它提供了丰富的操作，包括筛选、聚合、分组、排序等。DataFrame 的优点在于它提供了一种高级的抽象，使得用户可以使用类似于 SQL 的语言进行数据处理，而无需关心底层的实现细节。
减少数据读取 分析大数据，最快的方法就是 ——忽略它。这里的“忽略”并不是熟视无睹，而是根据查询条件进行恰当的剪枝。...上文讨论分区表时提到的分区剪 枝便是其中一种——当查询的过滤条件中涉及到分区列时，我们可以根据查询条件剪掉肯定不包含目标数据的分区目录，从而减少IO。...对于一些“智能”数据格 式，Spark SQL还可以根据数据文件中附带的统计信息来进行剪枝。...此外，Spark SQL也可以充分利用RCFile、ORC、Parquet等列式存储格式的优势，仅扫描查询真正涉及的列，忽略其余列的数据。...而Spark SQL的查询优化器正是这样做的。简而言之，逻辑查询计划优化就是一个利用基于关系代数的等价变换，将高成本的操作替换为低成本操作的过程。
6、hive 分区有什么好处？7、hive 分区跟分桶的区别8、hive 如何动态分区9、map join 优化手段10、如何创建 bucket 表？...URL，如果有多个 metastore 服务器，将 URL 之间用逗号分隔，metastore 服务器 URL 的格式为 thrift://127.0.0.1:9083。...Hive 采用对列值哈希，然后除以桶的个数求余的方式决定该条记录存放在哪个桶当中。实际使用比较少。 8、hive 如何动态分区 与分区有关的有两种类型的分区：静态和动态。...在静态分区中，您将在加载数据时（显式）指定分区列。 而在动态分区中，您将数据推送到 Hive，然后 Hive 决定哪个值应进入哪个分区。...having 是分组（group by）后的筛选条件，分组后的数据组内再筛选，也就是说 HAVING 子句可以让我们筛选成组后的各组数据。 where 则是在分组，聚合前先筛选记录。
今天Cloudera正式宣布发布CDS3，基于Apache Spark 3.0 preview2 release，参考： https://spark.apache.org/news/spark-3.0.0...Python 2 and Python 3 prior to version 3.6 are deprecated 3.Adaptive execution of Spark SQL a)对于AQE...基于这些新产出的统计数据，AQE框架会执行optimizer，根据一系列的优化规则来进行优化；AQE框架还会执行生成普通physical plan的optimizer以及自适应执行专属的优化规则，例如分区合并...4.Dynamic Partition Pruning (DPP) a)Spark 3.0引入了动态分区裁剪功能，这是SQL分析工作负载的一项重大性能改进。...DPP背后的想法是将维度表上的筛选器集直接应用到事实表上，以便跳过扫描不需要的分区。DPP的优化是在逻辑计划优化和物理计划上实现的。
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