Spark_SQL性能调优

Spark_SQL性能调优

众所周知，正确的参数配置对提升Spark的使用效率具有极大助力，帮助相关数据开发、分析人员更高效地使用Spark进行离线批处理和SQL报表分析等作业。

性能调优选项

选型	默认值	用途
spark.sql.codegen	false	设为 true 时，Spark SQL 会把每条查询词语在运行时编译为 Java 二进制代码。这可以提高大型查询的性能，但在进行小规模查询时会变慢
spark.sql.inMemoryColumnarStorage.compressed	false	自动对内存中的列式存储进行压缩
spark.sql.inMemoryColumnarStorage.batchSize	1000	列示缓存时的每个批处理的大小。把这个值调大可能会导致内存不够的异常
spark.sql.parquet.compression.codec	snappy	使用哪种压缩编码器。可选的选项包括 uncompressed/snappy/gzip/lzo

几种压缩选项的特点

spark.sql.parquet.compressed.codec 默认值为snappy 这个参数代表使用哪种压缩编码器。可选的选项包括uncompressed/snappy/gzip/lzo

uncompressed这个顾名思义就是不用压缩的意思

格式	可分割	平均压缩速度	文本文件压缩效率	Hadoop压缩编解码器	纯java实现	原生	备注
snappy	否	非常快	低	org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec	否	是	Snapp有纯java的移植版，但是在Spark/Hadoop中不能用
gzip	否	快	高	org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec	是	是
lzo	否	非常快	中等	org.apache.hadoop.io.compress.LzoCodec	是	是	需要在每个节点上安装LZO

可选的调优选项

Property Name	Default	Meaning
spark.sql.files.maxPartitionBytes	128 MB	读取文件时打包到单个分区的最大字节数
spark.sql.files.openCostInBytes	4 MB	打开一个文件的估计成本，取决于有多少字节可以被同时扫描，当多个文件放入一个 partition 时使用此方法。最好时过度估计，这样带有小文件的 partition 就会比带有大文件的 partition 快
spark.sql.broadcastTimeout	300	广播连接中等待时的超时时间（以秒为单位）
spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold	10 MB	配置一个表的最大大小，以便在执行连接向所有节点广播，将该值设置为 -1 的话广播将会被禁用
spark.sql.shuffle.partitions	200	配置 partition 的使用数量当 shuffle 数据或聚合数据时

代码示例

1. 初始化设置Spark Application配置
2. 构建SparkSession实例对象

import org.apache.commons.lang3.SystemUtils
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.sql.streaming.OutputMode
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession}

object PerformanceTuneDemo {
	
	def main(args: Array[String]): Unit = {
		// 构建SparkSession实例对象，设置相关属性参数值
		val sparkConf = new SparkConf()
    		.setAppName(this.getClass.getSimpleName.stripSuffix("$"))
			.set("spark.sql.session.timeZone", "Asia/Shanghai")
			.set("spark.sql.files.maxPartitionBytes", "134217728")
			.set("spark.sql.files.openCostInBytes", "134217728")
			.set("spark.sql.shuffle.partitions", "3")
			.set("spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold", "67108864")

		// 构建SparkSession实例对象
		val spark: SparkSession = SparkSession.builder()
    		.config(sparkConf)
			.getOrCreate()
	}
}