这篇文章将为大家详细讲解有关sparksql如何调优，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。

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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。

spark调优系列之内存和GC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：

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。

属性	默认值	介绍
spark.sql.inMemoryColumnarStorage.compressed	true	假如设置为true，SparkSql会根据统计信息自动的为每个列选择压缩方式进行压缩。
spark.sql.inMemoryColumnarStorage.batchSize	10000	控制列缓存的批量大小。批次大有助于改善内存使用和压缩，但是缓存数据会有OOM的风险

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。

属性	默认值	描述
spark.sql.broadcastTimeout	300	广播等待超时时间，单位秒
spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold	10485760 (10 MB)	最大广播表的大小。设置为-1可以禁止该功能。当前统计信息仅支持Hive Metastore表

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：

属性名称	默认值	介绍
spark.sql.files.maxPartitionBytes	134217728 (128 MB)	打包传入一个分区的最大字节，在读取文件的时候。
spark.sql.files.openCostInBytes	4194304 (4 MB)	用相同时间内可以扫描的数据的大小来衡量打开一个文件的开销。当将多个文件写入同一个分区的时候该参数有用。该值设置大一点有好处，有小文件的分区会比大文件分区处理速度更快（优先调度）。

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。

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