我使用10 gb csv文件创建了配置单元表。然后尝试运行sql查询。在处理数据时,通话时间超过2小时。有人能告诉我这是不是Spark的问题吗??或者我做错了什么。
我尝试了所有可能的组合,比如改变执行器的数量、内核和执行器内存。
--driver-memory 10g\
--num-executors 10\
--executor-memory 10g\
--executor-cores 10\
我通过改变num执行器进行测试,比如10、15、20、50100,对于内存和内核也是如此。
说到集群,它有6个节点380+核和1tb内存。
My SQL query:
select
percentile_approx(x1, array(0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9)) as x1_quantiles,
percentile_approx(x2, array(0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9)) as x2_quantiles,
percentile_approx(x3, array(0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9)) as x3_quantiles
from mytest.test1
代码非常简单
val query= args(0)
val sparkConf= new SparkConf().setAppName("Spark Hive")
val sc = new SparkContext(sparkConf)
val sqlContext = new org.apache.spark.sql.hive.HiveContext(sc)
sqlContext.cacheTable(" mytest.test1")
val start = System.currentTimeMillis()
val testload=sqlContext.sql(query)
testload.show()
val end = System.currentTimeMillis()
println("Time took " + (end-start) + " ms")
1条答案
按热度按时间wwtsj6pe1#
嗯,这不是Spark问题。由于需要排序和相关的洗牌,在分布式环境中计算精确分位数是一个昂贵的过程。由于您在不同的列上计算百分位数,因此此过程会重复多次,如果变量之间没有强相关性,则成本会特别高。除非必要,通常你应该计算精确的百分位数。
spark2.0.0实现了分位数近似的可调方法,如果您使用的是早期版本,您可以通过简单的采样获得类似的结果。了解如何使用spark查找中间值