文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
圈层
工具
MCP广场
文章/答案/技术大牛
发布

Spark Catalyst优化器深度解析：物理计划生成与策略实现

尽管Spark在早期版本中主要依赖规则优化，但近年来其CBO能力持续增强，特别是在数据统计的自动收集和动态调整方面取得了显著进展。...例如，通过spark.sql.adaptive.enabled配置启用自适应查询执行（AQE），可以在运行时动态调整计划，弥补CBO的某些不足。...启用AQE（设置为true）后，Spark会在运行时根据中间结果的统计信息动态调整物理计划，例如自动优化shuffle分区数、处理数据倾斜等。这显著减少了因静态估算错误导致的性能问题。...调优效果验证与迭代 优化是一个持续过程。...展望未来，Catalyst优化器的发展可能会沿着三个方向持续演进：首先是增强自适应查询执行能力，通过运行时反馈机制动态调整物理计划，解决静态优化中的统计信息偏差问题；其次是深化机器学习在优化决策中的应用

23910

尝尝鲜｜Spark 3.1自适应执行计划

下图就是一个将SortMergeJoin转化为BroadCastJoin优化作用场景，经过一轮sortMergejoin之后，再进行join时，一侧的数据只有46.9KB，所以这种场景下使用自适应查询计划比较划算...Spark长任务或者将Spark以服务的方式运行 长任务定义是任务执行超过一个小时。...启用spark 自适应执行计划后，应用程序的持续时间从58分钟减少到32分钟，将性能提高了近100％。...设置为true的话，就是开启了Spark SQL自适应查询引擎。所谓自适应查询引擎，实际上就是在运行时，通过一些统计指标来动态优化Spark sql的执行计划。...为了查看Spark 将执行计划由SortMergeJoin转化为BroadCastHashJoin的过程，可以将SparkConf配置中的日志等级设置为ERROR，默认debug。

1.1K20
    • 您找到你想要的搜索结果了吗？
    是的
    没有找到

    Spark专题系列（三）：Spark运行模式

    一 ：Spark运行模式分类 Spark运行模式分为三种： local 本地部署 单机运行 , 通常用于演示或者测试 , Shell 命令行 standlone 本地部署 独立运行在一个集群中( 利用Spark...自身的资源调度方式 ) Yarn/Mesos 模式 运行在资源管理器上 , 比如Yarn或者Mesos Spark on Yarn 有两种模式  Yarn-client 模式  Yarn-cluster...模式 二：Spark各运行模式的应用场景 1、本地模式： • 将一个应用程序已多线程的方式运行在本地 本地模式分类： Local : 只启动一个executor Local[K] : 启动K个executor...task 3、spark on yarn 运行在 yarn 资源管理器框架之上，由 yarn 负责资源管理， Spark 负责任务调度和计算 3.1、spark yarn-client模式 适用于交互和调试...当用户提交了作业之后，就可以关掉Client，作业会继续在YARN上运行。

    1.6K20

    Spark SQL在100TB上的自适应执行实践

    然而在运行期间，当我们获取到更多运行时信息时，我们将有可能得到一个更佳的执行计划。 以join操作为例，在Spark中最常见的策略是BroadcastHashJoin和SortMergeJoin。...以下是一个例子，join一边的输入大小只有600K，但Spark仍然规划成SortMergeJoin。 ? 这促使我们思考第二个问题：我们能否通过运行时收集到的信息，来动态地调整执行计划？...基于此，我们思考了第三个问题：Spark能否在运行时自动地处理join中的数据倾斜？...另外，SortMergeJoin过程中往往会出现不同程度的数据倾斜问题，拖慢整体的运行时间。...原版Spark： ? 自适应执行： ? 在运行时动态调整执行计划，将SortMergeJoin转化成BroadcastHashJoin在某些SQL中也带来了很大的提升。

    2.9K60

    Spark学习之在集群上运行Spark（6）

    Spark学习之在集群上运行Spark（6） 1. Spark的一个优点在于可以通过增加机器数量并使用集群模式运行，来扩展程序的计算能力。 2....Spark在分布式环境中的架构： [图片] Spark集群采用的是主/从结构，驱动器（Driver）节点和所有执行器（executor）节点一起被称为一个Spark应用（application）。...Spark自带的集群管理器被称为独立集群管理器。 4. 驱动器节点 Spark的驱动器是执行程序main()方法的进程。...执行器节点 Spark的执行器节点是一种工作进程，负责在Spark作业中运行任务，任务间相互独立。...两大作用：第一，它们负责运行组成Spark应用的任务，并将结果返回给驱动器进程；第二，它们通过自身的块管理器（Block Manager）为用户程序中要求的缓存的RDD提供内存式存储。 6.

    811100

    让Spark运行在YARN上（Spark on YARN）

    YARN会先在集群的某个节点上为Spark程序启动一个称作Master的进程，然后Driver程序会运行在这个Master进程内部，由这个Master进程来启动Driver程序，客户端完成提交的步骤后就可以退出...，不需要等待Spark程序运行结束。...跟yarn-cluster模式类似，这也有一个Master进程，但Driver程序不会运行在Master进程内部，而是运行在本地，只是通过Master来申请资源，直至程序运行结束。...Spark程序在运行时，大部分计算负载由集群提供，但Driver程序本身也会有一些计算负载。在yarn-cluster模式下，Driver进程在集群中的某个节点上运行，基本不占用本地资源。...而在yarn-client模式下，Driver会对本地资源造成一些压力，但优势是Spark程序在运行过程中可以进行交互。

    4.4K40

    Spark运行standalone集群模式

    spark的集群主要有三种运行模式standalone、yarn、mesos，其中常被使用的是standalone和yarn，本文了解一下什么是standalone运行模式，并尝试搭建一个standalone...这里我们要关注这个框架的三个节点： client master worker spark应用程序有一个Driver驱动，Driver可以运行在Client上也可以运行在master上。...如果你使用spark-shell去提交job的话它会是运行在master上的，如果你使用spark-submit或者IDEA开发工具方式运行，那么它是运行在Client上的。...standalone的是spark默认的运行模式，它的运行流程主要就是把程序代码解析成dag结构，并再细分到各个task提交给executor线程池去并行计算 二、运行流程 了解standalone主要节点之后...，我们看一下它的运行流程，如图： 1）当spark集群启动以后，worker节点会有一个心跳机制和master保持通信； 2）SparkContext连接到master以后会向master申请资源，而

    71210

    SparkSQL的自适应执行-Adaptive Execution

    ，不会改变，如果能够获取运行时信息，就可能得到一个更加的执行计划 数据倾斜如何处理 数据倾斜是指某一个partition的数据量远远大于其它partition的数据，导致个别任务的运行时间远远大于其它任务...，因此拖累了整个SQL的运行时间。...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...的策略，在满足条件的情况下，即一张表小于Broadcast阈值，可以将SortMergeJoin转化成BroadcastHashJoin。...SortMergeJoin,每个reducer通过网络shuffle读取属于自己的数据；会出现不同程度的数据倾斜问题； BroadcastHashJoin，每一个reducer读取一个mapper的整个

    1.9K10

    Spark 在Yarn上运行Spark应用程序

    1.1 Cluster部署模式 在 Cluster 模式下，Spark Driver 在集群主机上的 ApplicationMaster 上运行，它负责向 YARN 申请资源，并监督作业的运行状况。...当用户提交了作业之后，就可以关掉 Client，作业会继续在 YARN 上运行。 ? Cluster 模式不太适合使用 Spark 进行交互式操作。...需要用户输入的 Spark 应用程序（如spark-shell和pyspark）需要 Spark Driver 在启动 Spark 应用程序的 Client 进程内运行。...在YARN上运行Spark Shell应用程序 要在 YARN 上运行 spark-shell 或 pyspark 客户端，请在启动应用程序时使用 --master yarn --deploy-mode...Example 3.1 以Cluster模式运行 以Cluster模式运行WordCount: spark-submit \ --class com.sjf.example.batch.WordCount

    2.5K10

    Spark join种类(>3种)及join选择依据

    SortMergeJoin 上面两张情况都是小表本身适合放入内存或者中表经过分区治理后适合放入内存，来完成本地化hashedjoin，小表数据放在内存中，很奢侈的，所以经常会遇到join，就oom。...这时候就可以利用SortMergeJoin来完成。 SortMergeJoin基本过程如下： 首先采取相同的分区器及分区数对两张表进行重分区操作，保证两张表相同的key落到相同的分区。...Spark 3.1以后的spark版本对sortmergejoin又进一步优化了。...Spark SQL的join方式选择 假如用户使用Spark SQL的适合用了hints，那Spark会先采用Hints提示的join方式。...3.不满足广播，也不满足ShuffledHashJoin，就判断是否满足SortMergeJoin。条件很简单，那就是key要支持可排序。

    1.2K30

    Spark运行机制与原理详解目录Spark Internals

    https://github.com/JerryLead/SparkInternals Spark Internals Spark Version: 1.0.2 Doc Version: 1.0.2.0...Authors Weibo Id Name @JerryLead Lijie Xu Introduction 本文主要讨论 Apache Spark 的设计与实现，重点关注其设计思想、运行原理、实现架构及性能调优...因为 Spark 社区很活跃，更新速度很快，本文档也会尽量保持同步，文档号的命名与 Spark 版本一致，只是多了一位，最后一位表示文档的版本号。...具体内容如下： Overview 总体介绍 Spark详解01概览|Spark部署|执行原理 Job logical plan 介绍 job 的逻辑执行图（数据依赖图） Spark详解02Job...，已添加详情链接到该同学的 blog 感谢下列同学指出文档中的不足或错误： Weibo Id 章节 不足或错误 修改状态 @Joshuawangzj Overview 多个 application 运行时

    2.2K60

    Spark核心技术原理透视二（Spark运行模式）

    上一章节详细讲了Spark的运行原理，没有关注的童鞋可以关注加米谷大数据查看上一章节的详细内容。通过Spark运行原理的讲解大家了解了Spark在底层的运行，那Spark的运行模式又是什么样的呢？...1、Spark运行模式主要分为以下几种，如图所示。 2、Spark on Standalone 模式 Standalone模式如下图所示。...4、Spark on Yarn-Client 模式 1）Yarn-Client 第一步：Spark Yarn Client向Yarn的ResourceManager申请启动Application Master...Task并向Driver汇报运行的状态和进度，以让Client随时掌握各个任务的运行状态，从而可以在任务失败时重新启动任务； 6）Yarn-Client 第六步：应用程序运行完成后，Client的SparkContext...5、Spark on Yarn-Cluster模式 1）Yarn-Cluster 第一步：Spark Yarn Client向Yarn中提交应用程序，包括ApplicationMaster程序、启动ApplicationMaster

    1.6K70

    理解Spark的运行机制

    Spark生态系统目前已经非常成熟了，有很多类型的任务都可以使用spark完成，我们先看下spark生态系统的组成： spark的核心主要由3个模块组成： （1）spark core 是spark的最底层的编程实现...负责spark任务的调度 平时我们开发过程中，基本上使用的都是第二层里面的一些框架，这里面使用最多的莫过于spark sql和spark streaming了。...在对spark整个生态系统有一个基本了解后，下面我们就关注的是其运行机制了，只有解了运行机制，才会对我们使用程序，或者排查问题以及性能调优起到很大的帮助。...下面我们看下spark任务的运行机制如下图： Spark相关一些术语解释： （一）Driver program driver就是我们编写的spark应用程序，用来创建sparkcontext或者sparksession...缺点，DataFrame的列类型，在编译时无法判断类型，会产生运行时错误。 3、Dataset即支持数据集的模式表示，又支持java、scala对象的类型检查能力。

    2.4K90
    点击加载更多

    相关资讯

    热门标签

    更多标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      领取腾讯云代金券

      热门产品

      热门推荐

      更多推荐

      Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

      深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 粤公网安备44030502008569号

      腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号

      领券