如果你正在做 Spark-SQL 性能优化的工作，了解一些实用的技巧重要。，设置spark.sql.shuffle.partitions来调整 Shuffle 过程中的并行度，能显著提升性能。再者，合理选择数据类型，避免使用不必要的BIGINT，可以降低内存开销。此外，在编写 SQL 时，尽量避免SELECT *，明确列名可以提高查询效率。缓存表也是一个不错的选择，是对于重复使用的表，使用SQLContext.cacheTable(tableName)可以让 Spark SQL 优化内存使用，减少 GC 压力。广播 JOIN也是优化查询的有效手段，只要你的表不太大，开启广播 JOIN 可以有效提升性能。如果你的数据量比较大，尽量使用foreach()进行并行，而不是collect()。这些优化方法可以让你更高效地大量数据，提升 Spark 的性能哦。