SparkSQL性能优化

==> 在内存中缓存数据

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---> 性能调优主要是将数据放入内存中操作

---> 使用例子：

// 从 Oracle 数据库中读取数据，生成 DataFrame
val oracleDF = spark.read.format("jdbc")
        .option("url", "jdbc:oracle:thin:@192.168.10.100:1521/orcl.example.com")
        .option("dbtable", "scott.emp")
        .option("user", "scott")
        .option("password", "tiger").load
        
// 将 DataFrame 注册成表
oracleDF.registerTempTable("emp")

// 执行查询，并通过 Web Console 监控执行的时间
spark.sql("select * from emp").show

// 将表进行缓存，并查询两次，通过 Web Console 监控执行的时间
spark.sqlContext.cacheTable("emp")

// 清空缓存
spark.sqlContext.cacheTable("emp")
spark.sqlContext.clearCache

==> 优化相关参数

---> spark.sql.inMemoryColumnarStorage.compressed

---- 默认值： true

---- Spark SQL 将会基于统计信息自动地为每一列选择一种压缩编码方式

---> spark.sql.inMemoryColumnarStorage.batchSize

---- 默认值： 10000

---- 缓存批处理大小，较大的批处理可以提高内存利用率和压缩率，但同时也会带来 OOM(Out Of Memory)的风险

---> spark.sql.files.maxPartitionBytes

---- 默认值： 128M

---- 读取文件时单个分区可容纳的最大字节数

---> spark.sql.files.openCostinBytes

---- 默认值： 4M

---- 打开文件的估算成本，按照同一时间能够扫描的字节数来测量，当往一个分区写入多个文件时会使用，高估相对较好，这样小文件分区将会比大文件分区速度更快（优先调度）

---> spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold

---- 默认值：10M

---- 用于配置一个表在执行 join 操作时能够广播给所有 worker 节点的最大字节大小，通地将这个值设置为-1可以禁用广播，

---- 注意：当前数据统计仅支持已经运行了 ANALYZE TABLE COMPUTE STATISTICS noscan 命令的 Hive Metastore 表

---> spark.sql.shuffle.partitions

---- 默认值： 200

---- 用于配置 join 或聚合操作混洗（shuffle）数据时使用的分区数

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URL链接：http://pwwzsj.com/article/pdepij.html

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