Spark SQL用法建議【大數據文章】

       Spark SQL是Apache Spark處理結構化數據的模塊，優(yōu)化Spark SQL性能可以實現跟多的Spark操作。本文就來著重介紹Spark SQL性能調優(yōu)的方法。

　　Spark.HadoopRDD.ignoreEmptySplits

　　參數默認是false，如果是true，則會忽略那些空的splits，減小task的數量。

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

　　參數用于聚合input的小文件，控制每個mapTask的輸入文件，防止小文件過多時候，產生太多的task.

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

　　參數用于控制在Spark SQL中使用BroadcastJoin時候表的大小閾值，適當增大可以讓一些表走BroadcastJoin，提升性能，但是如果設置太大又會造成driver內存壓力，而broadcastTimeout是用于控制Broadcast的Future的超時時間，默認是300s，可根據需求進行調整。

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

　　參數是用于開啟Spark的自適應執(zhí)行，這是Spark比較老版本的自適應執(zhí)行，后面的targetPostShuffleInputSize是用于控制之后的shuffle 階段的平均輸入數據大小，防止產生過多的task。

　　Spark.sql.parquet.mergeSchema

　　參數默認false。當設為true，parquet會聚合所有parquet文件的schema，否則是直接讀取parquet summary文件，或者在沒有parquet summary文件時候隨機選擇一個文件的schema作為最終的schema。

　　Spark.sql.files.opencostInBytes

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

　　Spark.Hadoop.mapreduce.fileoutputcommitter.algorithm.version

　　參數的值為1或者2，默認是1. MapReduce-4815 詳細介紹了 fileoutputcommitter 的原理，實踐中設置了 version=2 的比默認 version=1 的減少了70%以上的 commit 時間，但是1更健壯，能處理一些情況下



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