怎樣操作Spark SQL性能調(diào)優(yōu)？

　　Spark SQL是Apache Spark處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的模塊，優(yōu)化Spark SQL性能可以實(shí)現(xiàn)跟多的Spark操作。本文就來(lái)著重介紹Spark SQL性能調(diào)優(yōu)的方法。

　　Spark.HadoopRDD.ignoreEmptySplits

　　參數(shù)默認(rèn)是false，如果是true，則會(huì)忽略那些空的splits，減小task的數(shù)量。

　　Spark.Hadoop.mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize

　　參數(shù)用于聚合input的小文件，控制每個(gè)mapTask的輸入文件，防止小文件過(guò)多時(shí)候，產(chǎn)生太多的task.

　　Spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold && Spark.sql.broadcastTimeout

　　參數(shù)用于控制在Spark SQL中使用BroadcastJoin時(shí)候表的大小閾值，適當(dāng)增大可以讓一些表走BroadcastJoin，提升性能，但是如果設(shè)置太大又會(huì)造成driver內(nèi)存壓力，而broadcastTimeout是用于控制Broadcast的Future的超時(shí)時(shí)間，默認(rèn)是300s，可根據(jù)需求進(jìn)行調(diào)整。

　　Spark.sql.adaptive.enabled && Spark.sql.adaptive.shuffle.targetPostShuffleInputSize

　　參數(shù)是用于開(kāi)啟Spark的自適應(yīng)執(zhí)行，這是Spark比較老版本的自適應(yīng)執(zhí)行，后面的targetPostShuffleInputSize是用于控制之后的shuffle 階段的平均輸入數(shù)據(jù)大小，防止產(chǎn)生過(guò)多的task。

　　Spark.sql.parquet.mergeSchema

　　參數(shù)默認(rèn)false。當(dāng)設(shè)為true，parquet會(huì)聚合所有parquet文件的schema，否則是直接讀取parquet summary文件，或者在沒(méi)有parquet summary文件時(shí)候隨機(jī)選擇一個(gè)文件的schema作為最終的schema。

　　Spark.sql.files.opencostInBytes

　　參數(shù)默認(rèn)4M，表示小于4M的小文件會(huì)合并到一個(gè)分區(qū)中，用于減小小文件，防止太多單個(gè)小文件占一個(gè)分區(qū)情況。

　　Spark.Hadoop.mapreduce.fileoutputcommitter.algorithm.version

　　參數(shù)的值為1或者2，默認(rèn)是1. MapReduce-4815 詳細(xì)介紹了 fileoutputcommitter 的原理，實(shí)踐中設(shè)置了 version=2 的比默認(rèn) version=1 的減少了70%以上的 commit 時(shí)間，但是1更健壯，能處理一些情況下




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