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SparkSQL的应用实践和优化实战

提供全公司大数据查询的统一服务入口，支持丰富的API接口，覆盖Adhoc、ETL等SQL查询需求 支持多引擎的智能路由、参数的动态优化 Spark-SQL/Hive引擎性能优化 针对SparkSQL，主要做了以下优化...以 Aleft join B 为例： ? 2、join过程中，匹配到的key置为1，没有匹配到的项不变（如key3） ? 3、join结束后，没有匹配到的项，生成一个补充结果集R2 ? ?...分区文件时，先读取metastore，获取它是否需要使用localsort，如果需要，选择它的高频列是哪个。...再有跳过地读取其他列，从而减少无关IO和后续计算•谓词选择（简单、计算量小）:in,=,,isnull,isnotnull 优化结果使得：特定SQL（Project16列，where条件 2列）SQL...（省去yarn申请资源耗时） 其他默认走Spark-Submit 标注结果选择不同运行参数： Executor个数/内存 Overhead、堆外内存 调优后使得Adhoc30s以内SQL占比45%，Spark-Submit

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Spark 3.0 新特性 之 自适应查询与分区动态裁剪

）；在3.x时代，引入自适应查询，即在运行的过程中可以根据得到的缓存数据信息动态调整分区策略、join策略等。...引入AQE后，Spark会自动把数据量很小的分区进行合并处理： ? 1.2 动态join策略选择 在Spark中支持多种join策略，这些策略在不同的分布式框架中差不多。...SHJ是针对表的数据量过大时，按照分区列进行打散，两张表按照不同的分区重新排列数据。不过这种JOIN方法也有个弊端，就是需要对应分区的两张表数据都同时加载完成，才能开始计算。...比如某个表初始的时候15M，达不到广播join的要求，但是该表在查询过程中有个filter条件可以让表仅保留8M的有效数据，此时就可以采用广播join了。...3 关联提示 之前在Flink中看到过这种用法，即在sql中使用某种代码提示，让编译器根据代码提示选择优化策略执行。语法如：/** xxx /。

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    【Spark重点难点08】Spark3.0中的AQE和DPP小总结

    AQE(Adaptive Query Execution,自适应查询执行) AQE是Spark SQL的一种动态优化机制，是对查询执行计划的优化。...它往往基于一些规则和策略实现，如谓词下推、列剪枝，这些规则和策略来源于数据库领域已有的应用经验。也就是说，启发式的优化实际上算是一种「经验主义」。...Join策略调整 关于Spark支持的Join策略，我们在之前的文章中做过详细介绍了： Spark 支持的许多 Join 策略中，Broadcast Hash Join通常是性能最好的，前提是参加 join...但是，很多情况都可能导致这种大小估计出错——例如存在一个非常有选择性的过滤器。 由于AQE可以精确的统计上游数据，因此可以解决该问题。...我们在进行事实表和维度表的Join过程中，把事实表中的无效数据进行过滤，例如： SELECT * FROM dim JOIN fact ON (dim.col = fact.col) WHERE

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    在所有Spark模块中，我愿称SparkSQL为最强！

    SparkSQL的前世今生 Spark SQL的前身是Shark，它发布时Hive可以说是SQL on Hadoop的唯一选择（Hive负责将SQL编译成可扩展的MapReduce作业），鉴于Hive的性能以及与...Analyzer过程中使用了自身定义的多个Batch，如MultiInstanceRelations，Resolution，CheckAnalysis和AnalysisOperators：每个Batch...","true") //设置shuffle过程中分区数 sparkConf.set("spark.sql.shuffle.partitions","500") //设置自动选择压缩码...动态分区修剪（Dynamic Partition Pruning） 在 Spark 2.x 里面加了基于代价的优化，但是这个并不表现的很好。...而有了 AQE（自适应查询执行） 之后，Spark 就可以动态统计相关信息，并动态调整执行计划，比如把 SortMergeJoin 变成 BroadcastHashJoin： ?

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    Delta实践 | Delta Lake在Soul的应用实践

    ： 开源版Delta 优势： 1.支持作为source流式读 2.Spark3.0支持sql操作 劣势： 1.引擎强绑定Spark 2.手动Compaction 3.Join式Merge，成本高 Hudi...实现了类似Iceberg的hidden partition功能，用户可选择某些列做适当变化形成一个新的列，此列可作为分区列，也可作为新增列，使用SparkSql操作。...如：有日期列date，那么可以通过 'substr(date,1,4) as year' 生成新列，并可以作为分区。 2....四、问题 & 方案 接下来介绍一下我们在落地Delta的过程中遇到过的问题 （一）埋点数据动态分区数据量分布不均导致的数据倾斜问题 Soul的埋点数据是落入分区宽表中的，按埋点类型分区，不同类型的埋点数据量分布不均...，例如：通过Spark写入Delta的过程中，5min为一个Batch，大部分类型的埋点，5min的数据量很小（10M以下），但少量埋点数据量却在5min能达到1G或更多。

    1.6K20

    深入解析Hive SQL转MapReduce的编译原理：从AST抽象语法树到Operator执行树

    ）：只扫描相关分区 • JOIN优化：调整JOIN顺序，选择最优算法 • 合并相邻的ReduceSinkOperator减少shuffle次数 这些优化显著减少了后续MapReduce任务需要处理的数据量和计算复杂度...在整个AST构建和解析过程中，Hive会维护多个上下文环境（如QBParseContext）来跟踪表别名、列引用等信息，确保语义的正确性。这一阶段的准确性直接影响后续查询执行的正确性和效率。...Join优化 对于Join操作，优化器会根据表大小和Join条件选择适当的执行策略。...动态优化与运行时调整 除编译时优化外，Hive还支持基于运行时信息的动态优化： • 通过hive.stats.autogather参数收集列统计信息 • 利用hive.optimize.index.filter...SelectOperator：选择最终输出的列 7. FileSinkOperator：将结果写入输出位置 逻辑优化阶段 Hive会对逻辑计划进行一系列优化： 1.

    20310

    自适应查询执行：在运行时提升Spark SQL执行性能

    那么就引来一个思考：我们如何能够在运行时获取更多的执行信息，然后根据这些信息来动态调整并选择一个更优的执行计划呢？...Spark SQL自适应执行优化引擎（Adaptive Query Execution，简称AQE）应运而生，它可以根据执行过程中的中间数据优化后续执行，从而提高整体执行效率。...动态调整join策略 Spark支持多种join策略（如broadcast hash join、shuffle hash join、sort merge join），通常broadcast hash join...但是，很多情况都可能导致这种大小估计出错——例如存在一个非常有选择性的过滤器。 为了解决这个问题，AQE现在根据最精确的连接关系大小在运行时重新规划join策略。...为了获得最佳的估计精度和规划结果，通常需要维护详细的、最新的统计信息，其中一些统计信息的收集成本很高，比如列直方图，它可用于提高选择性和基数估计或检测数据倾斜。

    2.8K10

    【Spark重点难点06】SparkSQL YYDS(中)！

    这节课继续讲解Spark SQL中的Catalyst优化器和Tungsten，以及Spark SQL的Join策略选择。...上面的2种分发模式和3种实现机制的笛卡尔积，就构成了Spark支持的5种Join策略。(图中白色BroadCast SMJ不支持)。 如图所示： 这五种关联机制，Spark会怎么选择呢？...一般来说，驱动表的体量往往较大，在实现关联的过程中，驱动表是主动扫描数据的那一方。 Nested Loop Join会使用外、内两个嵌套的for循环，来依次扫描驱动表与基表中的数据记录。...首先使用同样的哈希函数，以动态的方式计算 Join Key 的哈希值。然后，算法再用哈希值去查询刚刚在 Build 阶段创建好的哈希表。..., 在谓词下推后,可以把表中没有用到的列裁剪掉, 这样可以减少处理的数据量, 从而优化处理速度 由逻辑执行计划生成物理计划,从而生成RDD来运行 Tungsten 有一段时间，Tungsten被称为Spark

    80310

    Spark SQL Catalyst 内部原理 与 RBO

    以 DAG 的方法执行上述 Physical Plan 在执行 DAG 的过程中，Adaptive Execution 根据运行时信息动态调整执行计划从而提高执行效率 Parser Spark SQL...[Spark SQL RBO Predicate Pushdown] 当 Filter 可过滤掉大部分数据时，参与 Join 的数据量大大减少，从而使得 Join 操作速度大大提高。...[Spark SQL RBO Constant Folding] ColumnPruning 在上图中，Filter 与 Join 操作会保留两边所有字段，然后在 Project 操作中筛选出需要的特定列...在物理上，Project 下推后，对于列式存储，如 Parquet 和 ORC，可在扫描表时就只扫描需要的列而跳过不需要的列，进一步减少了扫描开销，提高了执行速度。...下文将介绍 CBO，它充分考虑了数据本身的特点（如大小、分布）以及操作算子的特点（中间结果集的分布及大小）及代价，从而更好的选择执行代价最小的物理执行计划，即 SparkPlan。

    1.5K60

    【硬刚大数据】从零到大数据专家面试篇之SparkSQL篇

    Spark SQL在汲取了shark诸多优势如内存列存储、兼容hive等基础上，做了重新的构造，因此也摆脱了对hive的依赖，但同时兼容hive。...除了采取内存列存储优化性能，还引入了字节码生成技术、CBO和RBO对查询等进行动态评估获取最优逻辑计划、物理计划执行等。...但是鉴于Python的动态特性，它仍然能够受益于DataSet API（如，你可以通过一个列名从Row里获取这个字段 row.columnName），类似的还有R语言。...比如，对于join语句中指定不等值连接条件的下述SQL不会产生笛卡尔积: --在Spark SQL内部优化过程中针对join策略的选择，最终会通过SortMergeJoin进行处理。...比如下述SQL： -- Spark SQL内部优化过程中选择了SortMergeJoin方式进行处理 select * from test_partition1 t1 cross join test_partition2

    2.7K30

    袋鼠云数栈基于CBO在Spark SQL优化上的探索

    这说明 RBO 优化器不关心中间数据的变化，仅根据原表大小进行 join 的选择了 SortMergeJoin 作为最终的 join，显然这得到的执行计划不是最优的。...● CBO 是数栈 Spark SQL 优化的更佳选择 相对于 RBO，CBO 无疑是更好的选择，它使 Spark SQL 的性能提升上了一个新台阶，Spark 作为数栈平台底层非常重要的组件之一，承载着离线开发平台上大部分任务...列级别的信息又分为基本列信息和直方图，基本列信息包括列类型、Max、Min、number of nulls, number of distinct values, max column length,...显然不是的，如果每个执行计划都计算一次总代价，那估计黄花菜都要凉了，Spark 巧妙的使用了动态规划的思想，快速得出了最优的执行计划。...从结构图可看出数栈有用到 Hive、Spark 和 ChunJun 三个组件，并且这三个组件都会读写 Hive， 数栈多个子产品（如离线平台和实时平台）也都有可能对 Hive 进行读写，所以如果基于方案

    1.4K20

    Spark SQL Catalyst 内部原理 与 RBO

    后续将持续更新 Spark SQL 架构 Spark SQL 的整体架构如下图所示 ?...以 DAG 的方法执行上述 Physical Plan 在执行 DAG 的过程中，Adaptive Execution 根据运行时信息动态调整执行计划从而提高执行效率 Parser Spark SQL...ColumnPruning 在上图中，Filter 与 Join 操作会保留两边所有字段，然后在 Project 操作中筛选出需要的特定列。...在物理上，Project 下推后，对于列式存储，如 Parquet 和 ORC，可在扫描表时就只扫描需要的列而跳过不需要的列，进一步减少了扫描开销，提高了执行速度。...下文将介绍 CBO，它充分考虑了数据本身的特点（如大小、分布）以及操作算子的特点（中间结果集的分布及大小）及代价，从而更好的选择执行代价最小的物理执行计划，即 SparkPlan。

    90220

    Spark 生态系统组件

    · Spark Core 提供了多种运行模式，不仅可以使用自身运行模式处理任务，如本地模式、Standalone，而且可以使用第三方资源调度框架来处理任务，如YARN、MESOS 等。...在SparkStreaming 处理过程中，Receiver 并行接收数据，并将数据缓存至Spark 工作节点的内存中。...· 在应用程序中可以混合使用不同来源的数据，如可以将来自HiveQL的数据和来自SQL的数据进行Join 操作。...· 内存列存储（In-Memory Columnar Storage）：Spark SQL 的表数据在内存中存储不是采用原生态的JVM 对象存储方式，而是采用内存列存储。...· 动态样本选择策略，选择一个适当大小的示例，该示例基于查询的准确性和响应时间的紧迫性。

    2.1K20

    【极客说直播第二期回顾】新一代大数据技术：构建PB级云端数仓实践

    这个项目可以说集成了一些LinkedIn的开源项目，所以它目前还是在一个社区的发展过程中。像刚刚提到的Ozone，我们腾讯云的团队也正在参与整个的开发过程。 另外值得一提的是Spark。...，在选择时能更聪明地调动机器学习任务）。...但数据仓库主要是面向主题的，它单次处理数据的量会非常大，这些面向主题的数据仓库无论是在join的过程中还是在分析平台过程中，它只会看少数的列，而不是看所有的列，这种情况下大多采用列存的形式。...在建模的过程中，还是以实际分析的业务需要，最重要的是去选择颗粒度，粒度越大，要求存放的空间就越多，可以展现的细节也就越多，但进行汇总查询的时候性能就会越慢。这个需要自行权衡。按照维表和实施表？...除了调整join的算法和顺序之外，其实传统数仓的执行计划也有很多其他的优化手段，比如说列值剪裁，谓词下推等等。

    7.7K140

    【数据科学家】SparkR：数据科学家的新利器

    (),flatMap(),mapPartitions()等 数据分组、聚合操作，如partitionBy(),groupByKey(),reduceByKey()等 RDD间join操作，如join()...操作：join()，支持inner、full outer、left/right outer和semi join。...数据过滤：filter(), where() 排序：sortDF(), orderBy() 列操作：增加列- withColumn()，列名更改- withColumnRenamed()，选择若干列 -...为了更符合R用户的习惯，SparkR还支持用$、[]、[[]]操作符选择列，可以用$ 列 RDD map类操作：lapply()/map()，flatMap()，lapplyPartition...SparkR RDD API的执行依赖于Spark Core但运行在JVM上的Spark Core既无法识别R对象的类型和格式，又不能执行R的函数，因此如何在Spark的分布式计算核心的基础上实现SparkR

    4K100

    如何避免spark dataframe的JOIN操作之后产生重复列（Reference *** is ambiguous问题解决）

    spark datafrme提供了强大的JOIN操作。 但是在操作的时候，经常发现会碰到重复列的问题。...如下： 如分别创建两个DF，其结果如下： val df = sc.parallelize(Array(     ("one", "A", 1), ("one", "B", 2), ("two", "A...one|   B|    2|null|null|  null| +----+----+-----+----+----+------+ 假如这两个字段同时存在，那么就会报错，如下：org.apache.spark.sql.AnalysisException...: Reference 'key2' is ambiguous 因此，网上有很多关于如何在JOIN之后删除列的，后来经过仔细查找，才发现通过修改JOIN的表达式，完全可以避免这个问题。...df.join(df2, Seq("key1", "key2"), "left_outer").show() +----+----+-----+------+ |key1|key2|value|

    2.8K60

    HBase高级特性与生态整合：深度解析BulkLoad、Spark SQL及数据优化策略

    后续章节将深入探讨BulkLoad机制、Region预分区等关键技术如何在实际工程中落地。...Spark 3.5引入了更智能的倾斜处理机制，可以通过以下方式优化： // 自动处理倾斜join spark.conf.set("spark.sql.adaptive.skewJoin.enabled"...建议在映射定义中只选择需要的列，避免读取整个列族。例如，如果只查询info列族，可以在Catalog中省略action列族的定义。...("hbase.client.retries.number", "10") // 重试次数增加到10次 对于Schema变更，HBase的动态添加列虽然灵活，但需要同步更新Spark...一方面，AI驱动的自动化运维逐渐成为主流，通过机器学习算法预测数据分布、自动调整Region分区策略，甚至动态优化BulkLoad过程中的资源分配，有效降低人工干预成本。

    18810

    SparkSQL的自适应执行-Adaptive Execution

    Spark SQL 自适应执行优化引擎 背景 Adaptive Execution 将可以根据执行过程中的中间数据优化后续执行，从而提高整体执行效率。...spark sql 最佳执行计划 Spark SQL的Catalyst优化器的核心工作就是选择最佳的执行计划,主要依靠： 早起基于规则的优化器RBO spark2.2 加入基于代价的优化CBO 执行计划在计划阶段确定后...手动过滤倾斜key,加入前缀，join表也对key膨胀处理，再join spark 能否运行时自动处理join中的数据倾斜 自适应执行架构 基础流程 sql -> 解析 -> 逻辑计划 -> 物理计划...自适应划分依据 按照每个reducer处理partition数据内存大小分，每个64m 按照每个reducer处理partition数据条数分，100000条 动态调整执行计划 在运行时动态调整join...如设置 64MB，则 reduce 阶段每个 task 最少处理 64MB 的数据。默认值为 64MB。

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