Spark SQL 并行度

1. 什么是并行度

并行度是指在一个系统中同时执行多个任务的能力。在Spark SQL中，并行度是指在执行SQL查询时，同时处理多个数据分区的能力。Spark SQL通过并行处理数据分区，可以显著提高查询性能。

2. 并行度的设置

在Spark SQL中，可以通过以下方式来设置并行度：

  • 设置全局并行度：可以通过spark.sql.shuffle.partitions属性来设置全局并行度。该属性决定了在进行shuffle操作时，默认的并行度。shuffle操作是指需要对数据进行重分区的操作，例如Group By、Join等。可以通过以下代码来设置全局并行度为100：
```python
spark.conf.set("spark.sql.shuffle.partitions", 100)
  • 设置操作级别的并行度：在某些情况下，可以根据具体的操作来设置并行度。例如，在进行Join操作时，可以使用hint来指定并行度。可以通过以下代码来设置Join操作的并行度为10：
```sql
SELECT /*+ BROADCASTJOIN(10) */ *
FROM table1
JOIN table2
ON table1.key = table2.key

3. 并行度优化技巧

  • 合理设置全局并行度：全局并行度的设置需要根据集群的资源和数据量进行调整。设置过小会导致任务运行较慢，设置过大会导致资源浪费。可以通过监控任务运行时的资源使用情况来确定合适的并行度。

  • 使用合适的数据分区策略：数据分区的选择会影响到并行度的效果。在Spark SQL中，默认的数据分区策略是哈希分区。如果数据倾斜比较严重，可以尝试使用其他的分区策略，例如范围分区、排序分区等。

  • 使用Broadcast Join：在进行Join操作时，如果其中一个表的大小比较小，可以将该表广播到每个Executor节点上，减少数据传输的开销。可以通过在Join操作中使用BROADCASTJOIN提示来实现。

  • 合理使用缓存：在Spark SQL中，可以使用缓存来避免重复计算。对于一些计算结果比较耗时的子查询，可以使用cache或persist方法将结果缓存起来，供后续查询复用。缓存可以减少重复计算的开销，提高查询性能。

4. 示例代码

下面是一个使用Spark SQL进行查询的示例代码：

```python
from pyspark.sql import SparkSession

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("SparkSQLParallelism").getOrCreate()

# 加载数据
df = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("data.csv")

# 注册临时表
df.createOrReplaceTempView("data")

# 设置全局并行度为100
spark.conf.set("spark.sql.shuffle.partitions", 100)

# 执行查询
result = spark.sql("SELECT COUNT(*) FROM data")

# 输出结果
result.show()

# 停止SparkSession
spark.stop()

在代码中，首先创建了一个SparkSession对象，然后使用read方法加载数据，并将其注册为一个临时表。接下来通过spark.conf.set方法设置全局并行度为100。最后，使用spark.sql方法执行查询，并将结果显示出来。

5. 总结

通过合理设置并行度，可以提高Spark SQL查询的性能。在实际应用中，需要根据集群的资源和数据量来调整并行度的设置。另外，还可以通过使用合适的数据分区策略、Broadcast Join和缓存等技巧来进一步优化查询性能。