本文主要讲讲，spark 3.0之后引入的动态分区裁剪机制，这个会大大提升应用的性能，尤其是在bi等场景下，存在大量的where条件操作。...假如表按照day_of_week字段分区，那sql应该是将filter下推，先过滤，然后在scan。 ? 这就是传统数据库存在索引及预计算的时候所说的谓词下推执行。...2.动态分区裁剪场景 Spark 3.0的分区裁剪的场景主要是基于谓词下推执行filter(动态生成)，然后应用于事实表和维表join的场景。...当然，这个就要权衡一下，filter数据集生成的子查询及保存的性能消耗，与对数据过滤对join的性能优化的对比了，这就要讲到spark sql的优化模型了。...spark sql 是如何实现sql优化操作的呢？ 一张图可以概括： ? 现在sql解析的过程中完成sql语法优化，然后再根据统计代价模型来进行动态执行优化。
在优化 SQL 查询以提高性能和减少资源消耗时，可以考虑以下几个方面： 使用索引：为经常被查询的列创建索引，可以大大加快查询速度。同时，避免过多的索引，因为过多的索引会增加写入操作的开销。...如果必须使用模糊查询，可以考虑使用全文索引或者增加缓存来提高性能。 合理使用缓存和分页：使用缓存可以减少对数据库的访问次数，提高性能。...而在分页查询中，可以使用游标或者limit关键字来限制返回的结果集，减少资源的消耗。...适当进行数据库分区：对于大型数据库，可以考虑将数据进行分区，以减少单个表的数据量，提高查询速度。 避免过多的网络传输：尽量在数据库服务器上进行数据处理，减少网络传输的开销。...综上所述，通过合理设计数据库结构、优化查询语句、使用索引、缓存和分页等手段，可以提高 SQL 查询的性能和减少资源消耗。
对于使用容器和 Kubernetes 的 DevOps 和平台团队来说，减少停机时间和改善安全态势至关重要。在云原生应用程序中，需要清楚地了解网络拓扑、服务交互和工作负载依赖关系。...Kubernetes 原生网络可观测性 Kubernetes 的默认设置对可见性和策略信息提供了受限的见解，通常要求用户从多个来源编译数据才能获得全面的视图。...在分布式 Kubernetes 环境中，使用 kubectl 命令获得对流量和策略的可见性明显麻烦且效率低下。...然后，这些孤岛需要在应用程序和微服务层级进行复杂的聚合和关联，才能有效监控问题（如应用程序行为、性能瓶颈和通信问题），并对它们进行故障排除。...此外，使用托管服务提供商提供的预构建仪表板，可以提供一种简化的方法，用于跟踪和分析统计数据，促进在 Kubernetes 环境中的更好的运营监督和战略规划。
在Groovy中，可以通过以下几种方式来实现高效的内存管理以优化程序性能： 使用闭包简化代码：在Groovy中，闭包是一种强大的功能，可以简化代码逻辑。...使用闭包可以减少不必要的内存消耗，提高程序效率。 避免频繁创建大量对象：在Groovy中，对象的创建和销毁是有成本的。...合理使用这些优化方法可以减少内存消耗，提高程序性能。 使用缓存技术：将需要频繁读取的数据缓存起来，可以避免多次读取文件或数据库等操作，提高程序性能。...在Groovy中，可以使用Guava等第三方库来实现缓存功能。...通过以上方法可以提高Groovy程序的性能和内存管理效率。但是需要根据实际情况进行优化，具体方法和技术选型可能需要根据具体的业务需求和代码逻辑来决定。
在AQE从shuffle文件统计信息中检测到任何倾斜后，它可以将倾斜的分区分割成更小的分区，并将它们与另一侧的相应分区连接起来。这种优化可以并行化倾斜处理，获得更好的整体性能。...如果没有这个优化，将有四个任务运行sort merge join，其中一个任务将花费非常长的时间。在此优化之后，将有5个任务运行join，但每个任务将花费大致相同的时间，从而获得总体更好的性能。...它可以根据在shuffle map stage收集的统计信息动态调整shuffle后的分区数。在Spark UI中，用户可以将鼠标悬停在该节点上，以查看它应用于无序分区的优化。...在dbr7.3中，AQE查询计划字符串将包括初始计划（应用任何AQE优化之前的计划）和当前或最终计划。这样可以更好地了解应用于查询的优化AQE。 ? Spark UI将只显示当前计划。...在实际生产中，AQE 带来了更大的性能提升。 启用AQE 可以通过设置参数spark.sql.adaptive为true来启用AQE（在Spark3.0中默认为false）。
有一些，但它们很小： 执行在Spark的每个阶段边界处停止，以查看其计划，但这被性能提升所抵消。...因此，倾斜联接优化将使用spark.sql.adaptive.advisoryPartitionSizeInBytes指定的值将分区A0划分为子分区，并将它们中的每一个联接到表B的对应分区B0。...在那种情况下，Spark会估计DPP过滤器是否真正提高了查询性能。 DPP可以极大地提高高度选择性查询的性能，例如，如果您的查询从5年的数据中的一个月中筛选出来。...并非所有查询的性能都有如此显着的提高，但是在99个TPC-DS查询中，有72个受到DPP的积极影响。 结论 Spark距其最初的核心范例还有很长的路要走：在静态数据集上懒惰地执行优化的静态计划。...如果您想获得AQE的实践经验以及其他使Spark作业以最佳性能运行的工具和技术，请注册Cloudera的Apache Spark Performance Tuning课程。
本节主要介绍，在GIX4系统中，如何应用上篇讲的方案来改善性能，如果与现有的系统环境集成在一起。...可以看到，在类的元数据定义中（这里目前使用的是Attribute的形式），已经包含了对应数据表和列的信息。所以为SQL的自动化自成提供了一定的支持。 .../// 加载完成后的对象会被加入到list中，所以此方法有可能返回一个全新的TEntity。...我推荐在项目上线的前期使用它们，因为这时候性能要求不高，而人力资源又比较紧张；而当性能要求较高时，再优化库，换为高效率的SQL实现查询。 ...使用场景 聚合SQL优化查询次数的模式，已经被我在多个项目中使用过。它一般被使用在对项目进行重构/优化的场景中。
首先来看一下Apache SparkTM 3.0.0主要的新特性： 在TPC-DS基准测试中，通过启用自适应查询执行、动态分区裁剪等其他优化措施，相比于Spark 2.4，性能提升了2倍 兼容ANSI...这意味着即使是Python和Scala开发人员也通过Spark SQL引擎处理他们的大部分工作。 如下图所示，Spark3.0在整个runtime，性能表现大概是Spark2.4的2倍： ?...在AQE从shuffle文件统计信息中检测到任何倾斜后，它可以将倾斜的分区分割成更小的分区，并将它们与另一侧的相应分区连接起来。这种优化可以并行化倾斜处理，获得更好的整体性能。...在一个TPC-DS基准测试中，102个查询中有60个查询获得2到18倍的速度提升。...通过使用Koalas，在PySpark中，数据科学家们就不需要构建很多函数（例如，绘图支持），从而在整个集群中获得更高性能。
首先来看一下Apache Spark 3.0.0主要的新特性： 在TPC-DS基准测试中，通过启用自适应查询执行、动态分区裁剪等其他优化措施，相比于Spark 2.4，性能提升了2倍 兼容ANSI SQL...如下图所示，Spark3.0在整个runtime，性能表现大概是Spark2.4的2倍： 2.jpg 接下来，我们将介绍Spark SQL引擎的新特性。...在AQE从shuffle文件统计信息中检测到任何倾斜后，它可以将倾斜的分区分割成更小的分区，并将它们与另一侧的相应分区连接起来。这种优化可以并行化倾斜处理，获得更好的整体性能。...在一个TPC-DS基准测试中，102个查询中有60个查询获得2到18倍的速度提升。...通过使用Koalas，在PySpark中，数据科学家们就不需要构建很多函数（例如，绘图支持），从而在整个集群中获得更高性能。
默认情况下，Spark 使用其工作节点的本地磁盘来存储溢出的数据，但你可以将其配置为使用高性能存储以获得更好的性能。 然而，在为 Spark 集群配置内存和存储时要平衡性能和成本效益。...这种方法成本较高，但可以大大提高不平衡分区的性能。它可用于增加或减少分区数量。 另一个有效的工具是动态分区剪枝，它根据运行时过滤器修剪不必要的分区，以减少磁盘读取并提高查询性能。...在查询执行期间，Spark 会识别相关的分区并避免读取不必要的分区，从而减少磁盘 I/O 并提高性能。...使用以下 Spark 配置启用动态分区剪枝： spark.sql.dynamicPartitionPruning.enabled=true 秘诀 #5：优化连接操作 在 Spark 中，表连接是最常见但计算量最大的操作之一...= 倾斜连接处理：当少数键在分区中占主导地位时，数据倾斜会导致性能瓶颈。
为什么 Spark 3.0 能够“神功大成”，在速度和性能方面有质的突破？...Spark 3.0 版本之前，Spark 执行 SQL 是先确定 shuffle 分区数或者选择 Join 策略后，再按规划执行，过程中不够灵活；现在，在执行完部分的查询后，Spark 利用收集到结果的统计信息再对查询规划重新进行优化...但是在不同 shuffle 中，数据的大小和分布基本都是不同的，那么简单地用一个配置，让所有的 shuffle 来遵循，显然不是最优的。...开启 AQE 后，会将 A0 分成三个子分区，并将对应的 B0 复制三份，优化后将有 6 个 Task 运行 Join，且每个 Task 耗时差不多，从而获得总体更好的性能。...总结 Spark 3.0 在速度和性能方面得提升有目共睹，它的新特性远不止自适应查询一个，当然也不意味着所有的场景都能有明显的性能提升，还需要我们结合业务和数据进行探索和使用。
GeoSpark GeoSpark是基于Spark分布式的地理信息计算引擎，相比于传统的ArcGIS，GeoSpark可以提供更好性能的空间分析、查询服务。...from parks"; df = spark.sql(sql); 官方参考网站： https://datasystemslab.github.io/GeoSpark/api/sql/GeoSparkSQL-Overview...分区后的RDD SpatialPartitioner //集成自Spark中的Partitioner方法 Geospark就开始调用private JavaRDD partition(final SpatialPartitioner...partitioner)方法来进行分区 SpatialPartitioner 需要实现俩个函数，第一个函数是告诉Spark要分成多少区，第二个函数是将对象与分区ID对应起来。...空间操作 空间范围查询，距离加入查询，空间加入查询（内部和重叠）以及空间K最近相邻元素查询 9.
Iceberg表默认采用Parquet作为底层数据的存储格式，Parquet是一种列式的存储结构，其存储结构如下： Parquet本身对列式数据就做了很好的支持，比如列式数据可以获得更好的压缩比，更好的列剪枝等...所以我们在进行Task Plan时可以加入column stats，这样可以把多个小的split合并到一个大的split，来实现1的目的，并且根据stats来实现，更为准确。目前这个方案正在开发中。...DPP支持 在SQL优化中，Join的优化一直是一个重点。...+ 底层 parquet 文件内部过滤等多种过滤优化手段，大幅提升读取性能，更好的支持广告业务。...5、未来规划 当前已有部分规划中的已经在进行中： 基于Flink的实时入湖，已经在开发中了，上线后会提供更好的实时性。 Spark异步IO加速Iceberg文件读取的优化也已经在开发中。
分区表时很多系统支持的，比如hive，对于一个分区表，往往是采用表中的某一或多个列去作为分区的依据，分区是以文件目录的形式体现。...2.在全局sql配置中设置spark.sql.parquet.mergeSchema 为true. // This is used to implicitly convert an RDD...，Spark SQL为了较好的性能会使用自己默认的parquet格式而不是采用hive SerDe。...6 元数据刷新 Spark SQL为了更好的性能会缓存parquet的元数据。...spark.sql.parquet.writeLegacyFormat 默认是false。如果设置为true 数据会以spark 1.4和更早的版本的格式写入。
以spark作为服务，企业中的应用场景也比较多，比如使用spark-shell或者spark-sql客户端，使用thriftserver，或者使用zeppelin，livy或者百度的BigSql服务。...在两种情况下，有用： 合并小分区。 分割倾斜的分区。 5.开启合并shuffle分区 spark.sql.adaptive.coalescePartitions.enabled 默认值是true。...同时该分区以bytes为单位的大小也大于spark.sql.adaptive.skewJoin.skewedPartitionThresholdInBytes，则视为分区数据倾斜了。...12.分区倾斜bytes阈值 spark.sql.adaptive.skewJoin.skewedPartitionThresholdInBytes 默认值是256MB，该分区以bytes为单位的值大于该值...问题一： 浪尖在创建SparkSession的时候特意指定了Spark SQL的shuffle分区为4。
分区表时很多系统支持的，比如hive，对于一个分区表，往往是采用表中的某一或多个列去作为分区的依据，分区是以文件目录的形式体现。...在全局sql配置中设置spark.sql.parquet.mergeSchema 为true.// This is used to implicitly convert an RDD to a DataFrame.import...，Spark SQL为了较好的性能会使用自己默认的parquet格式而不是采用hive SerDe。...元数据刷新 Spark SQL为了更好的性能会缓存parquet的元数据。...spark.sql.parquet.writeLegacyFormat 默认是false。如果设置为true 数据会以spark 1.4和更早的版本的格式写入。
摘要：R是数据科学家中最流行的编程语言和环境之一，在Spark中加入对R的支持是社区中较受关注的话题。...为了方便数据科学家使用Spark进行数据挖掘，社区持续往Spark中加入吸引数据科学家的各种特性，例如0.7.0版本中加入的python API （PySpark）；1.3版本中加入的DataFrame...Scala API 中RDD的每个分区的数据由iterator来表示和访问，而在SparkR RDD中，每个分区的数据用一个list来表示，应用到分区的转换操作，如mapPartitions()，接收到的分区数据是一个...使用R或Python的DataFrame API能获得和Scala近乎相同的性能。而使用R或Python的RDD API的性能比起Scala RDD API来有较大的性能差距。...这是使用SparkR DataFrame API能获得和ScalaAPI近乎相同的性能的原因。
两者区别如图所示，基于MapReduce的计算引擎通常会将中间结果输出到磁盘上进行存储和容错；而Spark则是将中间结果尽量保存在内存中以减少底层存储系统的I/O，以提高计算速度。...Spark，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是——Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的...获得了比Hadoop快3倍的速度。...Spark Core 建立在统一的抽象RDD 之上，使其可以以基本一致的方式应对不同的大数据处理场景；需要注意的是，Spark Core 通常被简称为Spark。...6、GraphX（图计算） GraphX是Spark中用图计算的API，可认为是Pregel在Spark 上的重写及优化，Graphx性能良好，拥有丰富的功能和运算符，能在海量数据上自如地运行复杂的图算法
与 Hive on Spark 相比，Kyuubi 在 SQL 优化和执行都选择依赖于 Spark 本身去实现，以获得极致的性能，包括 Spark APP 的管理也是通过 Spark 的 public...同时我们需要提供高可用和高并发能力，来满足 SLA 的目标。对于数据的接入以及资源的使用，对于计算过程的自动化以及以快速获得技术支持等，各个方面我们都希望能够做到弹性。...静态的分区设置也可能会导致一些不良的后果：如果静态分区设置过小，它会导致 Spark 在计算过程中并发度不够，严重影响性能；如果静态分区值设置过大，也可能会引入小文件的问题；此外可能还会产生数据倾斜的问题...我们可以看到分区合并规则的作用，过小的分区被合并了，我们在第 3 个 stage 以及第 4 个 stage 里面看到它的分区数大大的降低了，小文件的问题得到了一定的缓解，但是因为 SQL 最终还是需要输出到一张表...第三是在 Apache 基金基金会下面，我们想围绕 Kyuubi 构建一个多元化的社区，有很多志趣相投的小伙伴已经加入，也提供了非常棒的 idea。欢迎更多有兴趣的伙伴加入我们。
，而只需在整个分区里序列化一次 ，缓解了对 cpu 的压力，提升性能。...AQE 能够很好的解决这个问题，在 reducer 去读取数据时，会根据用户设定的分区数据的大小 (spark.sql.adaptive.advisoryPartitionSizeInBytes) 来自动调整和合并...拿历史 Data Pipelines 为例，同时会并行有三十多张表在 Spark 里运行，每张表都有极大的性能提升，那么也使得其他的表能够获得资源更早更多，互相受益，那么最终整个的数据建模过程会自然而然有一个加速的结果...Data Pipelines 里端到端的每个模块都升级到 Spark 3.0，充分获得新技术栈带来的好处。 综上所述，Spark 任务得到端到端的加速 + 集群资源使用降低 = 提升性能且省钱。...6未来展望 接下来，团队会继续紧跟技术栈的更新，并持续对 Data Pipelines 上做代码层次和技术栈方面的调优和贡献，另外会引入更多的监控指标来更好的解决业务建模中可能出现的数据倾斜问题，以更强力的技术支持和保障
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