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開啟sql數(shù)據(jù)庫服務(wù)器配置_配置Spark SQL開啟Adaptive Execution特性

來源:佚名 編輯:佚名
2024-07-05 05:01:47
要配置Spark SQL開啟Adaptive Execution特性,需要在Spark配置文件中設(shè)置spark.sql.adaptive.enabledtrue。具體操作如下:,,1. 打開Spark配置文件(sparkdefaults.conf)。,2. 添加以下配置項(xiàng):,“,spark.sql.adaptive.enabled true,“,3. 保存配置文件并重啟Spark集群。

要配置Spark SQL以開啟Adaptive Execution特性,您需要執(zhí)行以下步驟,確保您的Spark版本支持Adaptive Execution特性,從Spark 3.0開始,Adaptive Execution已經(jīng)成為Spark SQL的一部分。

1. 確認(rèn)Spark版本

確保您正在使用支持Adaptive Execution的Spark版本,您可以在Spark官方網(wǎng)站上查看最新的穩(wěn)定版本。

2. 設(shè)置Spark配置

要在Spark SQL中啟用Adaptive Execution,您需要在Spark配置中設(shè)置以下參數(shù):

spark.sql.adaptive.enabled: 設(shè)置為true以啟用Adaptive Execution。

spark.sql.adaptive.shuffle.targetPostShuffleInputSize: 指定每個(gè)Shuffle Read Task的目標(biāo)大小(以字節(jié)為單位),默認(rèn)值為64m。

spark.sql.adaptive.maxNumPostShuffleDynamicPartitionsPerQuery: 控制每個(gè)查詢可以動(dòng)態(tài)創(chuàng)建的最大分區(qū)數(shù),默認(rèn)值是200。

3. 啟動(dòng)Spark SQL

在啟動(dòng)Spark SQL之前,確保將上述配置添加到您的Spark配置中,以下是如何在Python中使用這些配置啟動(dòng)SparkSession的示例:

from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession 
    .builder 
    .appName("Adaptive Execution Example") 
    .config("spark.sql.adaptive.enabled", "true") 
    .config("spark.sql.adaptive.shuffle.targetPostShuffleInputSize", "64m") 
    .config("spark.sql.adaptive.maxNumPostShuffleDynamicPartitionsPerQuery", 200) 
    .getOrCreate()

4. 運(yùn)行SQL查詢

當(dāng)您運(yùn)行Spark SQL查詢時(shí),Adaptive Execution將被啟用,這意味著Spark將根據(jù)查詢的性能自動(dòng)調(diào)整執(zhí)行計(jì)劃。

5. 監(jiān)控和調(diào)優(yōu)

要監(jiān)控Adaptive Execution的效果,您可以查看Spark UI中的“Event Timeline”選項(xiàng)卡,這里將顯示查詢的執(zhí)行計(jì)劃以及任何由于Adaptive Execution而發(fā)生的更改。

您可能需要根據(jù)您的工作負(fù)載調(diào)整spark.sql.adaptive.shuffle.targetPostShuffleInputSizespark.sql.adaptive.maxNumPostShuffleDynamicPartitionsPerQuery參數(shù),較小的targetPostShuffleInputSize可能會(huì)增加任務(wù)數(shù)量,從而增加并行度,但也可能導(dǎo)致更高的調(diào)度開銷,較大的值可能會(huì)減少任務(wù)數(shù)量,但可能會(huì)導(dǎo)致單個(gè)任務(wù)運(yùn)行時(shí)間較長(zhǎng)。

6. 更新和文檔

由于Spark是一個(gè)不斷發(fā)展的項(xiàng)目,建議您定期查看官方文檔和發(fā)布說明以獲取最新的信息和最佳實(shí)踐。

通過遵循上述步驟,您可以在Spark SQL中啟用并利用Adaptive Execution特性,這將使Spark能夠根據(jù)運(yùn)行時(shí)信息動(dòng)態(tài)調(diào)整執(zhí)行計(jì)劃,從而提高查詢性能,與任何性能優(yōu)化一樣,建議您根據(jù)實(shí)際工作負(fù)載進(jìn)行測(cè)試和調(diào)整。

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