Spark SQL 的性能调优方案,适合经常要高并发小 SQL 查询的同学。压测了三天,查出了不少内存泄露的坑,像Active Job
一直挂着不动、Driver
直接爆内存这些,都不是新鲜事了。文章里总结了 7 种常见泄露来源,还配了应对方法,比如优化AsynchronousListenerBus
、合理控制ThreadLocal
线程池这些,都是干货。如果你用 Spark 跑在线查询,尤其是接口调用多的小 SQL,蛮值得一读。
Spark SQL性能调优方案
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spark 性能调优的干货资源,内容全、讲得细、源码也扒得比较透。里面的spark-config-and-tuning是调参的关键,像spark.executor.memory、spark.sql.shuffle.partitions这些参数怎么配,关系到任务能不能顺利跑完,也影响资源用得是否高效。spark-graphx-source-analysis和spark-ml-source-analysis就比较适合进阶用户,尤其是你想知道 GraphX 背后的消息传播机制,或者 MLlib 模型训练的优化逻辑,看源码比看文档靠谱。还有一个spark-programming-guide-zh-cn
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通过优化数据序列化,可以有效减少数据在网络传输过程中占用的带宽,并降低内存存储压力。内存优化技巧则有助于更有效地利用内存资源,避免不必要的浪费,从而提升整体性能。
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1. 理解查询计划: 使用 EXPLAIN 或 EXPLAIN ANALYZE 命令分析查询执行计划,识别瓶颈。
2. 索引优化:* 为经常出现在 WHERE、JOIN、ORDER BY 和 GROUP BY 子句中的列创建索引。* 避免过度索引,过多的索引会影响写入性能。
3. 查询结构优化:* 尽量使用 JOIN 代替子查询,尤其在处理大数据集时。* 避免使用 SELECT *,明确选择需要的列。* 使用 LIMIT 限制返回结果数量。
4. 数据类型优化:* 使用最有效的数据类型存储数据,例如使用 INT 而
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通过掌握这些要点,我们可以有效提升 Spark 的性能。
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大数据表操作时,用truncate table代替delete,嗯,这个真的省事又快,回滚日志都省不少。还有主键和表参数调一调,比如PCTFREE和PCTUSED,别怕麻烦,性能调优从这些小地方开始动手才靠谱。
索引的部分还挺细,OLTP 场景下别搞太多索引,越多越慢。那种重复
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