这篇文章将为大家详细讲解有关如何解析spark sql 非业务调优，文章内容质量较高，因此小编分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后对相关知识有一定的了解。

创新互联是创新、创意、研发型一体的综合型网站建设公司，自成立以来公司不断探索创新，始终坚持为客户提供满意周到的服务，在本地打下了良好的口碑，在过去的十多年时间我们累计服务了上千家以及全国政企客户，如成都广告设计等企业单位，完善的项目管理流程，严格把控项目进度与质量监控加上过硬的技术实力获得客户的一致表扬。

1，jvm调优

这个是扯不断，理还乱。建议能加内存就加内存，没事调啥JVM，你都不了解JVM和你的任务数据。默认的参数已经很好了，对于GC算法，spark sql可以尝试一些 G1。

下面文章建议多读几遍，记住最好。

必背|spark 内存，GC及数据结构调优

2，内存调优

缓存表

spark2.+采用：

spark.catalog.cacheTable("tableName")缓存表，spark.catalog.uncacheTable("tableName")解除缓存。

spark 1.+采用：

sqlContext.cacheTable("tableName")缓存，sqlContext.uncacheTable("tableName") 解除缓存。

Sparksql仅仅会缓存必要的列，并且自动调整压缩算法来减少内存和GC压力。

3，广播

大小表进行join时，广播小表到所有的Worker节点，来提升性能是一个不错的选择。Spark提供了两个参数可以调整，不同版本会有些许不一样，本文以Spark2.2.1为例讲解。

广播的变量的使用其实，有时候没啥用处。在任务超多，夸stage使用数据的时候才能凸显其真正作用。任务一趟跑完了，其实广播不广播无所谓了。。。

4，分区数据的调控

分区设置spark.sql.shuffle.partitions，默认是200.

对于有些公司来说，估计在用的时候会有Spark sql处理的数据比较少，然后资源也比较少，这时候这个shuffle分区数200就太大了，应该适当调小，来提升性能。

也有一些公司，估计在处理离线数据，数据量特别大，而且资源足，这时候shuffle分区数200，明显不够了，要适当调大。

适当，就完全靠经验。

5，文件与分区

这个总共有两个参数可以调整：

一个是在读取文件的时候一个分区接受多少数据；

另一个是文件打开的开销，通俗理解就是小文件合并的阈值。

文件打开是有开销的，开销的衡量，Spark 采用了一个比较好的方式就是打开文件的开销用，相同时间能扫描的数据的字节数来衡量。

参数介绍如下：

spark.sql.files.maxPartitionBytes该值的调整要结合你想要的并发度及内存的大小来进行。

spark.sql.files.openCostInBytes说直白一些这个参数就是合并小文件的阈值，小于这个阈值的文件将会合并。

6，文件格式

建议parquet或者orc。Parquet已经可以达到很大的性能了。性能指标，网上一堆，在这里浪尖就不啰嗦了。

7，sql调优

听天由命吧。主要要熟悉业务，熟悉数据，熟悉sql解析的过程。

关于调优多说一句：

对于Spark任务的调优，要深入了解的就是数据在整个spark计算链条中，在每个分区的分布情况。有了这点的了解，我们就会知道数据是否倾斜，在哪倾斜，然后在针对倾斜进行调优。

分区数该增大增大，该减少减少。

内存要尽可能大。

表别动不动就缓存，有时候重新加载比缓存速度都快。

关于如何解析spark sql 非业务调优就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。