spark.sql.adaptive.enabled
为true
。具体操作如下:,,1. 打开Spark配置文件(sparkdefaults.conf
)。,2. 添加以下配置项:,“,spark.sql.adaptive.enabled true,
“,3. 保存配置文件并重启Spark集群。要配置Spark SQL以开启Adaptive Execution特性,您需要执行以下步骤,确保您的Spark版本支持Adaptive Execution特性,从Spark 3.0开始,Adaptive Execution已经成为Spark SQL的一部分。
1. 确认Spark版本
确保您正在使用支持Adaptive Execution的Spark版本,您可以在Spark官方网站上查看最新的稳定版本。
2. 设置Spark配置
要在Spark SQL中启用Adaptive Execution,您需要在Spark配置中设置以下参数:
spark.sql.adaptive.enabled
: 设置为true以启用Adaptive Execution。
spark.sql.adaptive.shuffle.targetPostShuffleInputSize
: 指定每个Shuffle Read Task的目标大小(以字节为单位),默认值为64m。
spark.sql.adaptive.maxNumPostShuffleDynamicPartitionsPerQuery
: 控制每个查询可以动态创建的最大分区数,默认值是200。
3. 启动Spark SQL
在启动Spark SQL之前,确保将上述配置添加到您的Spark配置中,以下是如何在Python中使用这些配置启动SparkSession的示例:
from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession .builder .appName("Adaptive Execution Example") .config("spark.sql.adaptive.enabled", "true") .config("spark.sql.adaptive.shuffle.targetPostShuffleInputSize", "64m") .config("spark.sql.adaptive.maxNumPostShuffleDynamicPartitionsPerQuery", 200) .getOrCreate()
4. 运行SQL查询
当您运行Spark SQL查询时,Adaptive Execution将被启用,这意味着Spark将根据查询的性能自动调整执行计划。
5. 监控和调优
要监控Adaptive Execution的效果,您可以查看Spark UI中的“Event Timeline”选项卡,这里将显示查询的执行计划以及任何由于Adaptive Execution而发生的更改。
您可能需要根据您的工作负载调整spark.sql.adaptive.shuffle.targetPostShuffleInputSize
和spark.sql.adaptive.maxNumPostShuffleDynamicPartitionsPerQuery
参数,较小的targetPostShuffleInputSize
可能会增加任务数量,从而增加并行度,但也可能导致更高的调度开销,较大的值可能会减少任务数量,但可能会导致单个任务运行时间较长。
6. 更新和文档
由于Spark是一个不断发展的项目,建议您定期查看官方文档和发布说明以获取最新的信息和最佳实践。
通过遵循上述步骤,您可以在Spark SQL中启用并利用Adaptive Execution特性,这将使Spark能够根据运行时信息动态调整执行计划,从而提高查询性能,与任何性能优化一样,建议您根据实际工作负载进行测试和调整。
原创文章,作者:未希,如若转载,请注明出处:https://www.kdun.com/ask/743986.html
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