SparkSQL 优化实操
一、基础优化配置
1. 资源配置优化
# 提交Spark作业时的资源配置示例
spark-submit \--master yarn \--executor-memory 8G \--executor-cores 4 \--num-executors 10 \--conf spark.sql.shuffle.partitions=200 \your_spark_app.py参数说明：
-
executor-memory: 每个Executor的内存 -
executor-cores: 每个Executor的CPU核心数 -
num-executors: Executor数量 -
spark.sql.shuffle.partitions: Shuffle操作的分区数(通常设为集群核心数的2-3倍)
2. 内存管理优化
// 在SparkSession初始化时设置
val spark = SparkSession.builder().appName("OptimizedSparkSQL").config("spark.memory.fraction", "0.8") // 执行和存储内存占总内存的比例.config("spark.memory.storageFraction", "0.3") // 存储内存占内存比例.getOrCreate()二、SQL查询优化技巧
1. 分区裁剪(Partition Pruning)
-- 原始查询(全表扫描)
SELECT * FROM sales WHERE dt = '2023-01-01';-- 优化后(确保表按dt分区)
SELECT * FROM sales WHERE dt = '2023-01-01'; -- 自动分区裁剪2. 谓词下推(Predicate Pushdown)
-- 原始查询(先JOIN后过滤)
SELECT a.*, b.name
FROM transactions a
JOIN users b ON a.user_id = b.id
WHERE a.dt = '2023-01-01' AND b.age > 18;-- 优化后(过滤条件下推)
SELECT /*+ MAPJOIN(b) */ a.*, b.name
FROM (SELECT * FROM transactions WHERE dt = '2023-01-01') a
JOIN (SELECT id, name FROM users WHERE age > 18) b
ON a.user_id = b.id;3. 广播小表(Broadcast Join)
// 方式1: 通过配置自动广播
spark.conf.set("spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold", "10485760") // 10MB// 方式2: 手动指定广播
val smallDF = spark.table("small_table")
val largeDF = spark.table("large_table")
largeDF.join(broadcast(smallDF), "key")三、数据存储优化
1. 文件格式选择
// 写入Parquet格式(列式存储，适合分析)
df.write.parquet("/path/to/parquet")// 写入Delta Lake(支持ACID)
df.write.format("delta").save("/path/to/delta")// 写入ORC(高度压缩)
df.write.orc("/path/to/orc")2. 分区与分桶
// 按日期分区
df.write.partitionBy("dt").parquet("/path/to/partitioned")// 分桶(适合大表JOIN)
df.write.bucketBy(50, "user_id").sortBy("user_id").saveAsTable("bucketed_table")四、执行计划分析与优化
1. 查看执行计划
val df = spark.sql("SELECT * FROM sales WHERE amount > 100")
df.explain(true) // 显示逻辑和物理计划// 更详细的执行计划
spark.sql("EXPLAIN EXTENDED SELECT * FROM sales WHERE amount > 100").show(false)2. 常见执行计划问题识别
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数据倾斜：某个task执行时间远长于其他task
-
全表扫描：执行计划中出现
Scan操作没有过滤条件 -
非广播Join：出现
SortMergeJoin而不是BroadcastHashJoin -
数据重复计算：同一子查询被多次执行
3. 解决数据倾斜
// 方法1: 加盐处理
import org.apache.spark.sql.functions._
val skewedKey = "user_id"// 为倾斜键添加随机前缀
val saltedDF = df.withColumn("salted_key", concat(col(skewedKey), lit("_"), floor(rand() * 10)))// 方法2: 单独处理倾斜键
val commonDF = df.filter($"user_id" =!= "skewed_value")
val skewedDF = df.filter($"user_id" === "skewed_value")// 分别处理后union
val result = commonDF.union(skewedDF)五、缓存策略优化
1. 缓存热数据
val hotDF = spark.sql("SELECT * FROM hot_table")
hotDF.persist(StorageLevel.MEMORY_AND_DISK) // 内存不足时溢写到磁盘// 检查缓存状态
spark.catalog.cacheTable("hot_table")
spark.catalog.isCached("hot_table")2. 缓存策略选择
| 存储级别 | 描述 | 适用场景 |
|---|---|---|
| MEMORY_ONLY | 仅内存 | 小数据集，频繁访问 |
| MEMORY_AND_DISK | 内存+磁盘 | 中等数据集 |
| MEMORY_ONLY_SER | 序列化存储 | 内存有限，减少内存占用 |
| DISK_ONLY | 仅磁盘 | 很少访问的大数据集 |
六、高级优化技巧
1. 动态资源分配
spark-submit \--conf spark.dynamicAllocation.enabled=true \--conf spark.dynamicAllocation.initialExecutors=5 \--conf spark.dynamicAllocation.minExecutors=2 \--conf spark.dynamicAllocation.maxExecutors=20 \your_app.py2. 自适应查询执行(AQE)
// Spark 3.0+ 启用AQE
spark.conf.set("spark.sql.adaptive.enabled", "true")
spark.conf.set("spark.sql.adaptive.coalescePartitions.enabled", "true")
spark.conf.set("spark.sql.adaptive.advisoryPartitionSizeInBytes", "128MB")3. 代码生成优化
// 启用全阶段代码生成(默认已启用)
spark.conf.set("spark.sql.codegen.wholeStage", "true")// 对于复杂表达式，可调优
spark.conf.set("spark.sql.codegen.maxFields", "100")七、监控与调优
1. Spark UI分析
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Jobs页面：识别长任务
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Stages页面：查看数据倾斜
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Storage页面：检查缓存效率
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SQL页面：分析查询执行计划
2. 日志分析
# 查看Executor日志中的GC情况
grep "GC" spark-executor-*.log# 检查是否有OOM错误
grep "OutOfMemory" spark-executor-*.log八、实战优化案例
案例：优化慢速JOIN查询
原始查询：
SELECT a.*, b.*
FROM large_table a
JOIN small_table b ON a.key = b.key
WHERE a.dt BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-01-31'优化步骤：
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确认执行计划：发现是SortMergeJoin
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检查表大小：small_table < 10MB
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应用广播Join：
SELECT /*+ BROADCAST(b) */ a.*, b.* FROM large_table a JOIN small_table b ON a.key = b.key WHERE a.dt BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-01-31' -
添加分区过滤：确保large_table按dt分区
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调整shuffle分区：
spark.conf.set("spark.sql.shuffle.partitions", "200")
通过以上优化，该查询性能提升了15倍。