Spark之SQL高级知识分享(任务提交优化+SparkSQL执行计划解析+Spark版本对比)

1.普通方式提交任务的缺点以及优化方法。

使用spark-shell/spark-submit脚本提交作业到yarn时： 2exector ：花了一分钟时间 200executor ：会花费更多更多的时间在向yarn申请资源

缺点一：耗费太多的时间用于申请资源上，尤其针对那些小任务（可能任务本身20秒完成）缺点二：若因为数据倾斜导致部分task一值无法结束，那么即使那些完成任务的task的资源也不会释放缺点三：默认的Sparl sql join以及aggregation的ShufflePatition数默认是200，若数据有时多有时少，那么定死的参数肯定不合适缺点四：要处理的数据都有波峰波谷，如何保证波峰资源不吃紧波谷资源不浪费。

**思考：**我们是否将所有的作业共享Spark session以及SparkContext来解决上述的问题？ 答案是可以的，社区提供了：JobServer（third-party package） 、Livy（使用不是很理想）这两种服务，当然有技术积累的公司是通过自研方式解决共享Spark session的问题。

2.SparkSQL执行计划

官方对SparkSQl自身解析以及优化有详细的介绍，PDF文档链接：

链接：https://pan.baidu.com/s/1533-bBabkLvvbgcf0Vp8QA 提取码：78ig

使用RDD进行数据分析，不同的编程语言会导致计算的性能不一样，而Spark SQL进行数据分析时它不在乎编程语言以及实用的时SQL还是DataFrame还是Dataset ,性能都是一致的。

性能对比图： 如下Spark SQL的执行计划解析流程，几乎所有的SQL框架解析流程图都是如此

3.Spark版本对比

生产上主流的Spark版本是1.6.x和Spark2.x。Spark2.x的90%的内容和1.x是一致的。生产上尽量使用DataFrame、DataSet hight-level的API进行编程Spark 2.X：对SQL语法有了非常大的增强、支持覆盖99种查询，还是很强大的。Spark SQL将会完全取代RDD这误解，就像说Spark完全取代MR一样。各有应用的场景。