Spark SQL 筆記(17)—— 專案效能調優
1 叢集優化
- 儲存格式的選擇 ,
https://www.infoq.cn/article/bigdata-store-choose - 壓縮格式的選擇，
https://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-hadoop-compression-analysis/
2 程式碼優化
- 選擇高效能運算元
- 複用已有的資料
3 引數優化
- 並行度：
spark.sql.shuffle.partitions - 分割槽欄位型別的推測：
spark.sql.sources.partitionColumnTypeInference.enabled
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1.1分配更多資源 1.1.1 分配哪些資源 Executor的數量 每個Executor所能分配的CPU數量 每個Executor所能分配的記憶體量 Driver端分配的記憶體數量 1.1.2 在哪裡分配這些資源 在生產環境中，提交spark作業時，用的spark-subm
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