大数据计算框架深入：Spark SQL、DataFrame、RDD 性能优化

1. 引言

Apache Spark 是当前最流行的大数据计算框架之一，其中 Spark SQL、DataFrame 和 RDD（Resilient Distributed Dataset）是数据处理的三大核心 API。如何优化 Spark 作业的性能，是大数据开发者必须掌握的关键技能。本文将深入探讨 Spark SQL、DataFrame 和 RDD 的性能优化方法，并结合实际案例进行分析。

2. Spark SQL 性能优化

(1) 使用 Partitioning 进行数据切分

Spark SQL 支持对表进行分区（Partitioning），可以大幅减少数据扫描量，提高查询效率。

示例：优化按日期查询的 Hive 表

CREATE TABLE sales (
  id INT,
  amount DOUBLE,
  date STRING
) PARTITIONED BY (year INT, month INT);

在查询 2024 年 1 月 的数据时，Spark 只会扫描 year=2024 AND month=1 的分区，而不是全表扫描。

SELECT * FROM sales WHERE year=