大數(shù)據(jù)處理框架：Spark：Spark SQL與DataFrame教程

大數(shù)據(jù)處理框架：Spark：SparkSQL與DataFrame教程1Spark概述1.11Spark簡介Spark是一個(gè)開源的、分布式的大數(shù)據(jù)處理框架，由加州大學(xué)伯克利分校的AMPLab開發(fā)，后捐贈給Apache軟件基金會，成為其頂級項(xiàng)目。Spark設(shè)計(jì)的初衷是為了提供比HadoopMapReduce更快的處理速度和更豐富的數(shù)據(jù)處理能力。它通過內(nèi)存計(jì)算和DAG（有向無環(huán)圖）調(diào)度機(jī)制，實(shí)現(xiàn)了對大規(guī)模數(shù)據(jù)集的快速處理。Spark支持Scala、Java、Python和R等多種編程語言，使得開發(fā)者可以根據(jù)自己的需求和語言偏好進(jìn)行選擇。1.1.1特點(diǎn)速度快：Spark通過將數(shù)據(jù)存儲在內(nèi)存中，減少了磁盤I/O，從而大大提高了數(shù)據(jù)處理速度。易用性：Spark提供了高級的API，如DataFrame和Dataset，使得數(shù)據(jù)處理更加簡單直觀。通用性：Spark不僅支持批處理，還支持實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、圖計(jì)算等多種數(shù)據(jù)處理場景。容錯(cuò)性：Spark通過RDD（彈性分布式數(shù)據(jù)集）的機(jī)制，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)的自動恢復(fù)，提高了系統(tǒng)的容錯(cuò)能力。1.22Spark架構(gòu)Spark的架構(gòu)主要由以下幾個(gè)部分組成：1.2.1驅(qū)動程序（DriverProgram）驅(qū)動程序是Spark應(yīng)用程序的控制中心，負(fù)責(zé)調(diào)度任務(wù)、管理應(yīng)用的上下文和執(zhí)行計(jì)劃。1.2.2執(zhí)行器（Executor）執(zhí)行器是Spark集群中的工作節(jié)點(diǎn)，負(fù)責(zé)執(zhí)行任務(wù)并存儲計(jì)算結(jié)果。執(zhí)行器可以運(yùn)行在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上，每個(gè)節(jié)點(diǎn)可以有多個(gè)執(zhí)行器。1.2.3分布式數(shù)據(jù)集（RDD）RDD是Spark中最基本的數(shù)據(jù)抽象，是一個(gè)不可變的、分布式的數(shù)據(jù)集合。RDD提供了豐富的操作，包括轉(zhuǎn)換（Transformation）和行動（Action）。1.2.4DataFrameDataFrame是SparkSQL中的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，是一個(gè)分布式的、具有結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)集合。DataFrame可以看作是一個(gè)RDD的升級版，提供了更豐富的API和更好的性能。1.2.5DatasetDataset是Spark2.0中引入的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，它結(jié)合了RDD的強(qiáng)類型和DataFrame的結(jié)構(gòu)化特性，提供了更高效的數(shù)據(jù)處理能力。1.2.6SparkSQLSparkSQL是Spark的一個(gè)模塊，用于處理結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。它提供了SQL查詢接口，以及DataFrame和DatasetAPI，使得開發(fā)者可以使用SQL語句或編程API進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。1.2.7SparkStreamingSparkStreaming是Spark的一個(gè)模塊，用于處理實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流。它將數(shù)據(jù)流切分為一系列的小批量數(shù)據(jù)，然后使用Spark的批處理能力進(jìn)行處理。1.2.8MLlibMLlib是Spark的一個(gè)模塊，用于機(jī)器學(xué)習(xí)。它提供了豐富的機(jī)器學(xué)習(xí)算法和工具，使得開發(fā)者可以輕松地進(jìn)行大規(guī)模的機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)。1.2.9GraphXGraphX是Spark的一個(gè)模塊，用于圖計(jì)算。它提供了圖的API和圖算法，使得開發(fā)者可以進(jìn)行大規(guī)模的圖數(shù)據(jù)處理。1.33Spark生態(tài)系統(tǒng)Spark生態(tài)系統(tǒng)包括了多個(gè)模塊和工具，每個(gè)模塊和工具都有其特定的功能和應(yīng)用場景：1.3.1SparkSQLSparkSQL提供了SQL查詢接口和DataFrame/DatasetAPI，用于處理結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。1.3.2SparkStreamingSparkStreaming用于處理實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流，可以將數(shù)據(jù)流切分為一系列的小批量數(shù)據(jù)，然后使用Spark的批處理能力進(jìn)行處理。1.3.3MLlibMLlib提供了豐富的機(jī)器學(xué)習(xí)算法和工具，包括分類、回歸、聚類、協(xié)同過濾、降維等，用于大規(guī)模的機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)。1.3.4GraphXGraphX提供了圖的API和圖算法，包括PageRank、ShortestPaths、ConnectedComponents等，用于大規(guī)模的圖數(shù)據(jù)處理。1.3.5SparkCoreSparkCore是Spark的核心模塊，提供了基礎(chǔ)的分布式計(jì)算能力，包括任務(wù)調(diào)度、內(nèi)存管理、故障恢復(fù)等。1.3.6SparkRSparkR提供了R語言的接口，使得R語言的開發(fā)者可以使用Spark進(jìn)行大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理。1.3.7SparkMLSparkML是Spark2.0中引入的機(jī)器學(xué)習(xí)模塊，它提供了更高級的API，使得機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)的開發(fā)更加簡單。1.3.8SparkGraphSparkGraph是Spark2.0中引入的圖計(jì)算模塊，它提供了更高級的API，使得圖數(shù)據(jù)處理任務(wù)的開發(fā)更加簡單。1.3.9SparkSQL與DataFrameSparkSQL和DataFrame是Spark中處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的主要工具。DataFrame可以看作是一個(gè)分布式的、具有結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)集合，它提供了豐富的API，使得數(shù)據(jù)處理更加簡單直觀。DataFrame可以由多種數(shù)據(jù)源創(chuàng)建，包括HDFS、Hive、Parquet、JSON、JDBC等。DataFrame的操作包括選擇、過濾、分組、聚合、連接等，這些操作都是基于DAG調(diào)度機(jī)制進(jìn)行的，可以實(shí)現(xiàn)對大規(guī)模數(shù)據(jù)集的快速處理。1.3.10示例：使用DataFrame進(jìn)行數(shù)據(jù)處理假設(shè)我們有一個(gè)CSV文件，其中包含了一些用戶的信息，包括用戶ID、用戶名、年齡、性別等。我們可以使用Spark的DataFrameAPI進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，例如，我們可以選擇年齡大于18歲的用戶，然后按照性別進(jìn)行分組，計(jì)算每個(gè)性別的平均年齡。frompyspark.sqlimportSparkSession

#創(chuàng)建SparkSession

spark=SparkSession.builder.appName("DataFrameExample").getOrCreate()

#讀取CSV文件

df=spark.read.format("csv").option("header","true").load("users.csv")

#選擇年齡大于18歲的用戶

df=df.filter(df.age>18)

#按照性別進(jìn)行分組，計(jì)算每個(gè)性別的平均年齡

df=df.groupBy("gender").agg({"age":"avg"})

#顯示結(jié)果

df.show()在這個(gè)例子中，我們首先創(chuàng)建了一個(gè)SparkSession，然后使用spark.read.format("csv").option("header","true").load("users.csv")讀取了CSV文件。option("header","true")表示CSV文件的第一行是列名。然后，我們使用df.filter(df.age>18)選擇了年齡大于18歲的用戶，使用df.groupBy("gender").agg({"age":"avg"})按照性別進(jìn)行了分組，并計(jì)算了每個(gè)性別的平均年齡。最后，我們使用df.show()顯示了結(jié)果。1.3.11SparkSQLSparkSQL提供了SQL查詢接口，使得開發(fā)者可以使用SQL語句進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。SparkSQL可以處理多種數(shù)據(jù)源，包括HDFS、Hive、Parquet、JSON、JDBC等。SparkSQL的操作包括選擇、過濾、分組、聚合、連接等，這些操作都是基于DAG調(diào)度機(jī)制進(jìn)行的，可以實(shí)現(xiàn)對大規(guī)模數(shù)據(jù)集的快速處理。1.3.12示例：使用SparkSQL進(jìn)行數(shù)據(jù)處理假設(shè)我們有一個(gè)CSV文件，其中包含了一些用戶的信息，包括用戶ID、用戶名、年齡、性別等。我們可以使用SparkSQL進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，例如，我們可以選擇年齡大于18歲的用戶，然后按照性別進(jìn)行分組，計(jì)算每個(gè)性別的平均年齡。frompyspark.sqlimportSparkSession

#創(chuàng)建SparkSession

spark=SparkSession.builder.appName("SparkSQLExample").getOrCreate()

#讀取CSV文件

df=spark.read.format("csv").option("header","true").load("users.csv")

#創(chuàng)建臨時(shí)視圖

df.createOrReplaceTempView("users")

#使用SQL語句進(jìn)行數(shù)據(jù)處理

df=spark.sql("SELECTgender,AVG(age)FROMusersWHEREage>18GROUPBYgender")

#顯示結(jié)果

df.show()在這個(gè)例子中，我們首先創(chuàng)建了一個(gè)SparkSession，然后使用spark.read.format("csv").option("header","true").load("users.csv")讀取了CSV文件。option("header","true")表示CSV文件的第一行是列名。然后，我們使用df.createOrReplaceTempView("users")創(chuàng)建了一個(gè)臨時(shí)視圖，使得我們可以使用SQL語句進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。最后，我們使用spark.sql("SELECTgender,AVG(age)FROMusersWHEREage>18GROUPBYgender")執(zhí)行了SQL語句，選擇了年齡大于18歲的用戶，然后按照性別進(jìn)行了分組，并計(jì)算了每個(gè)性別的平均年齡。最后，我們使用df.show()顯示了結(jié)果。SparkSQL和DataFrame都是Spark中處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的主要工具，它們提供了豐富的API和SQL查詢接口，使得數(shù)據(jù)處理更加簡單直觀。同時(shí)，它們都是基于DAG調(diào)度機(jī)制進(jìn)行的，可以實(shí)現(xiàn)對大規(guī)模數(shù)據(jù)集的快速處理。2SparkSQL入門2.11SparkSQL概念SparkSQL是ApacheSpark的一個(gè)模塊，用于處理結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。它提供了編程接口，允許用戶在Spark應(yīng)用程序中執(zhí)行SQL查詢，并提供了DataFrame和DatasetAPI，這些API在Scala、Java、Python和R中可用。SparkSQL能夠與Hive兼容，讀取Hive表，并使用Hive元數(shù)據(jù)。此外，它還支持多種數(shù)據(jù)源，包括JSON、XML、Parquet、Avro、JDBC等。2.1.1特點(diǎn)統(tǒng)一的編程模型：SparkSQL的DataFrame和DatasetAPI提供了一種統(tǒng)一的編程模型，可以處理結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。性能優(yōu)化：通過Catalyst優(yōu)化器，SparkSQL能夠生成高效的執(zhí)行計(jì)劃，提高查詢性能。交互式查詢：支持通過SparkSQLCLI或JupyterNotebook等工具進(jìn)行交互式查詢，便于數(shù)據(jù)探索和分析。多語言支持：提供了Scala、Java、Python和R的API，使得不同背景的開發(fā)者能夠使用自己熟悉的語言進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。2.22創(chuàng)建SparkSessionSparkSession是SparkSQL的入口點(diǎn)，它提供了運(yùn)行SQL查詢、DataFrame操作和數(shù)據(jù)源讀寫的能力。創(chuàng)建SparkSession是使用SparkSQL的第一步。2.2.1示例代碼#導(dǎo)入SparkSession模塊

frompyspark.sqlimportSparkSession

#創(chuàng)建SparkSession實(shí)例

spark=SparkSession.builder\

.appName("SparkSQLExample")\

.config("spark.some.config.option","some-value")\

.getOrCreate()2.2.2解釋在上述代碼中，我們首先從pyspark.sql模塊導(dǎo)入SparkSession。然后，使用builder模式配置SparkSession，設(shè)置應(yīng)用名稱為”SparkSQLExample”，并配置了一個(gè)選項(xiàng)spark.some.config.option。最后，通過getOrCreate()方法創(chuàng)建或獲取一個(gè)現(xiàn)有的SparkSession實(shí)例。2.33使用SQL查詢數(shù)據(jù)一旦創(chuàng)建了SparkSession，就可以使用它來讀取數(shù)據(jù)并執(zhí)行SQL查詢。下面的示例展示了如何讀取CSV文件，創(chuàng)建一個(gè)臨時(shí)視圖，并執(zhí)行SQL查詢。2.3.1示例代碼#讀取CSV文件

df=spark.read.format("csv").option("header","true").load("data/employees.csv")

#創(chuàng)建臨時(shí)視圖

df.createOrReplaceTempView("employees")

#執(zhí)行SQL查詢

results=spark.sql("SELECT*FROMemployeesWHEREage>30")

#顯示結(jié)果

results.show()2.3.2數(shù)據(jù)樣例假設(shè)employees.csv文件包含以下數(shù)據(jù)：name,age,department

Alice,30,HR

Bob,40,IT

Charlie,25,Finance

David,35,IT2.3.3解釋首先，我們使用spark.read方法讀取CSV文件，通過option("header","true")設(shè)置文件的第一行作為列名。然后，通過createOrReplaceTempView("employees")將DataFrame注冊為一個(gè)臨時(shí)視圖，使得我們可以通過SQL查詢來訪問它。最后，使用spark.sql執(zhí)行SQL查詢，選擇年齡大于30的員工信息，并通過show()方法顯示查詢結(jié)果。通過以上步驟，我們可以看到，使用SparkSQL和DataFrameAPI，可以非常方便地處理和查詢大規(guī)模數(shù)據(jù)集，而無需編寫復(fù)雜的MapReduce代碼。這不僅提高了開發(fā)效率，也使得數(shù)據(jù)處理和分析更加直觀和易于理解。3DataFrame基礎(chǔ)3.11DataFrame簡介DataFrame是SparkSQL中的核心數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，它是一個(gè)分布式的、可并行處理的數(shù)據(jù)集，其中數(shù)據(jù)被組織成指定的列。DataFrame可以被視為一個(gè)表格，其中每一行代表一個(gè)記錄，每一列代表一個(gè)字段。DataFrame提供了結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理的高級抽象，使得數(shù)據(jù)處理更加直觀和高效。DataFrame提供了兩種主要的API：SQL和DataFrameAPI。DataFrameAPI是一種DSL（領(lǐng)域特定語言），它提供了類似于SQL的查詢能力，但使用Scala、Java或Python等編程語言編寫。這使得DataFrameAPI既具有SQL的易用性，又具有編程語言的靈活性。3.1.1優(yōu)點(diǎn)類型安全：DataFrame在編譯時(shí)檢查數(shù)據(jù)類型，減少運(yùn)行時(shí)錯(cuò)誤。性能優(yōu)化：SparkSQL的執(zhí)行引擎Catalyst可以優(yōu)化DataFrame操作，提高執(zhí)行效率。易用性：DataFrameAPI提供了豐富的操作，如選擇、過濾、分組等，使得數(shù)據(jù)處理更加簡單。3.22創(chuàng)建DataFrame在Spark中，可以通過多種方式創(chuàng)建DataFrame：3.2.1從RDD創(chuàng)建DataFramefrompyspark.sqlimportSparkSession

frompyspark.sql.typesimportStructType,StructField,IntegerType,StringType

#創(chuàng)建SparkSession

spark=SparkSession.builder.appName("DataFrameExample").getOrCreate()

#定義Schema

schema=StructType([StructField("id",IntegerType(),True),

StructField("name",StringType(),True)])

#創(chuàng)建RDD

data=[(1,"Alice"),(2,"Bob"),(3,"Charlie")]

rdd=spark.sparkContext.parallelize(data)

#從RDD和Schema創(chuàng)建DataFrame

df=spark.createDataFrame(rdd,schema)

df.show()3.2.2從CSV文件創(chuàng)建DataFrame#從CSV文件創(chuàng)建DataFrame

df=spark.read.format("csv").option("header","true").load("path/to/your/csvfile.csv")

df.show()3.2.3從JSON文件創(chuàng)建DataFrame#從JSON文件創(chuàng)建DataFrame

df=spark.read.json("path/to/your/jsonfile.json")

df.show()3.33DataFrame操作與轉(zhuǎn)換DataFrame提供了豐富的操作和轉(zhuǎn)換方法，以下是一些常用的操作：3.3.1選擇列#選擇特定列

df.select("name").show()3.3.2過濾數(shù)據(jù)#過濾數(shù)據(jù)

df.filter(df["id"]>1).show()3.3.3分組和聚合#分組并聚合

df.groupBy("name").count().show()3.3.4排序#排序

df.orderBy(df["id"].desc()).show()3.3.5加載和保存數(shù)據(jù)#保存DataFrame到CSV文件

df.write.format("csv").option("header","true").save("path/to/save/your/csvfile.csv")

#從DataFrame加載數(shù)據(jù)到另一個(gè)DataFrame

new_df=spark.read.format("csv").option("header","true").load("path/to/your/csvfile.csv")

new_df.show()3.3.6示例：從CSV文件讀取數(shù)據(jù)并進(jìn)行操作假設(shè)我們有一個(gè)CSV文件，包含以下數(shù)據(jù)：id,name,age

1,Alice,30

2,Bob,25

3,Charlie,35我們可以使用以下代碼讀取數(shù)據(jù)，然后進(jìn)行一些操作：#讀取CSV文件

df=spark.read.format("csv").option("header","true").load("path/to/your/csvfile.csv")

#過濾年齡大于30的記錄

df.filter(df["age"]>30).show()

#分組并計(jì)算每個(gè)名字的平均年齡

df.groupBy("name").agg({"age":"avg"}).show()通過這些操作，我們可以看到DataFrame在處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)時(shí)的強(qiáng)大和靈活性。DataFrame不僅提供了豐富的數(shù)據(jù)處理方法，還能夠與SparkSQL的SQL查詢能力無縫集成，使得數(shù)據(jù)處理和分析變得更加高效和直觀。4SparkSQL與DataFrame的高級功能4.11DataFrame的Join操作在大數(shù)據(jù)處理中，經(jīng)常需要將多個(gè)數(shù)據(jù)集合并以進(jìn)行更復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析。SparkSQL提供了多種Join操作，包括內(nèi)連接（InnerJoin）、外連接（OuterJoin）、左連接（LeftJoin）、右連接（RightJoin）等，以滿足不同的數(shù)據(jù)合并需求。4.1.1內(nèi)連接（InnerJoin）內(nèi)連接返回兩個(gè)DataFrame中匹配的行。如果某行在其中一個(gè)DataFrame中沒有匹配，則不會出現(xiàn)在結(jié)果中。#導(dǎo)入SparkSQL相關(guān)庫

frompyspark.sqlimportSparkSession

frompyspark.sql.functionsimportcol

#創(chuàng)建SparkSession

spark=SparkSession.builder.appName("DataFrameJoin").getOrCreate()

#創(chuàng)建示例DataFrame

df1=spark.createDataFrame([

(1,"John","Doe"),

(2,"Jane","Doe"),

(3,"Mike","Smith")

],["id","first_name","last_name"])

df2=spark.createDataFrame([

(1,"30"),

(2,"25"),

(4,"35")

],["id","age"])

#內(nèi)連接示例

df_inner_join=df1.join(df2,df1.id==df2.id,"inner")

#顯示結(jié)果

df_inner_join.show()4.1.2左連接（LeftJoin）左連接返回左DataFrame中的所有行，即使在右DataFrame中沒有匹配。如果右DataFrame中沒有匹配，則結(jié)果中的右DataFrame列將為NULL。#左連接示例

df_left_join=df1.join(df2,df1.id==df2.id,"left")

#顯示結(jié)果

df_left_join.show()4.1.3右連接（RightJoin）右連接與左連接相反，返回右DataFrame中的所有行，即使在左DataFrame中沒有匹配。如果左DataFrame中沒有匹配，則結(jié)果中的左DataFrame列將為NULL。#右連接示例

df_right_join=df1.join(df2,df1.id==df2.id,"right")

#顯示結(jié)果

df_right_join.show()4.1.4外連接（OuterJoin）外連接返回兩個(gè)DataFrame中的所有行，如果在任一DataFrame中沒有匹配，則結(jié)果中的列將為NULL。#外連接示例

df_outer_join=df1.join(df2,df1.id==df2.id,"outer")

#顯示結(jié)果

df_outer_join.show()4.22DataFrame的聚合函數(shù)SparkSQL的DataFrameAPI提供了豐富的聚合函數(shù)，如sum(),avg(),max(),min(),count()等，用于對數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總分析。4.2.1示例：計(jì)算平均年齡#計(jì)算平均年齡

avg_age=df2.agg({"age":"avg"}).collect()[0][0]

#打印結(jié)果

print("平均年齡:",avg_age)4.2.2示例：按姓名分組計(jì)算年齡總和#按姓名分組計(jì)算年齡總和

df_grouped=df1.join(df2,df1.id==df2.id,"left")\

.groupBy("first_name")\

.agg(sum(col("age")).alias("total_age"))

#顯示結(jié)果

df_grouped.show()4.33使用UDF自定義函數(shù)在SparkSQL中，用戶可以定義自己的函數(shù)（UDF）來處理DataFrame中的數(shù)據(jù)。UDF可以是簡單的函數(shù)，也可以是復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。4.3.1示例：定義一個(gè)UDF來計(jì)算BMI#導(dǎo)入U(xiǎn)DF相關(guān)庫

frompyspark.sql.typesimportDoubleType

frompyspark.sql.functionsimportudf

#定義計(jì)算BMI的UDF

defcalculate_bmi(weight,height):

returnweight/(height*height)

#將Python函數(shù)轉(zhuǎn)換為SparkUDF

calculate_bmi_udf=udf(calculate_bmi,DoubleType())

#創(chuàng)建包含體重和身高的DataFrame

df_bmi=spark.createDataFrame([

(1,"John","Doe",70,1.75),

(2,"Jane","Doe",60,1.65),

(3,"Mike","Smith",80,1.80)

],["id","first_name","last_name","weight","height"])

#使用UDF計(jì)算BMI

df_bmi=df_bmi.withColumn("BMI",calculate_bmi_udf(col("weight"),col("height")))

#顯示結(jié)果

df_bmi.show()通過上述示例，我們可以看到SparkSQL與DataFrame的高級功能，包括Join操作、聚合函數(shù)以及UDF的使用，為大數(shù)據(jù)處理提供了強(qiáng)大的工具和靈活性。5SparkSQL優(yōu)化技巧5.11SQL查詢優(yōu)化在SparkSQL中，優(yōu)化SQL查詢是提升大數(shù)據(jù)處理性能的關(guān)鍵。以下是一些核心的優(yōu)化策略：5.1.1利用索引索引可以顯著加速查詢速度，尤其是在大型數(shù)據(jù)集上。SparkSQL支持列級索引，可以通過CREATEINDEX語句創(chuàng)建。--創(chuàng)建索引

CREATEINDEXidx_column_nameONtable_name(column_name);5.1.2選擇合適的連接類型SparkSQL支持多種連接類型，包括BROADCAST、SHUFFLE_HASH和SHUFFLE_MERGE。對于小表與大表的連接，使用BROADCAST可以減少shuffle操作，提高效率。--使用BROADCAST連接

SELECT*FROMlarge_tablet1JOINBROADCAST(small_tablet2)ONt1.id=t2.id;5.1.3優(yōu)化JOIN條件確保JOIN操作的列是已排序的，或者使用SORT和COALESCE來減少數(shù)據(jù)的shuffle。--使用SORT和COALESCE優(yōu)化JOIN

SELECT*FROMtable1t1JOINtable2t2ONt1.id=t2.id

WHEREt1.idIN(SELECTidFROMtable2WHEREstatus='active')

ORDERBYt1.id5.1.4使用EXPLAIN分析查詢計(jì)劃EXPLAIN命令可以幫助理解SparkSQL如何執(zhí)行查詢，從而找出性能瓶頸。--分析查詢計(jì)劃

EXPLAINSELECT*FROMtableWHEREcolumn='value';5.22DataFrame性能調(diào)優(yōu)DataFrame是SparkSQL中處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的主要方式，以下是一些性能調(diào)優(yōu)的技巧：5.2.1數(shù)據(jù)傾斜處理數(shù)據(jù)傾斜是指數(shù)據(jù)在不同分區(qū)上的分布不均勻，導(dǎo)致某些任務(wù)處理時(shí)間過長?？梢酝ㄟ^增加分區(qū)數(shù)或使用REPARTITION和COALESCE來優(yōu)化。//使用REPARTITION增加分區(qū)數(shù)

df.repartition(1000)

//使用COALESCE減少分區(qū)數(shù)

df.coalesce(500)5.2.2選擇合適的序列化庫Spark支持多種序列化庫，如Kryo和Java序列化。Kryo通常提供更好的性能。//設(shè)置Kryo序列化

spark.conf.set("spark.serializer","org.apache.spark.serializer.KryoSerializer")5.2.3利用緩存對于需要多次訪問的DataFrame，可以使用cache()或persist()來緩存結(jié)果，避免重復(fù)計(jì)算。//緩存DataFrame

df.cache()5.2.4優(yōu)化數(shù)據(jù)讀取使用parquet或orc格式讀取數(shù)據(jù)，這些格式支持列式存儲，可以提高讀取速度。//讀取Parquet格式數(shù)據(jù)

valdf=spark.read.parquet("path/to/parquet")5.33SparkSQL配置參數(shù)SparkSQL的性能可以通過調(diào)整配置參數(shù)來優(yōu)化。以下是一些關(guān)鍵的配置參數(shù)：5.3.1spark.sql.shuffle.partitions控制shuffle操作的分區(qū)數(shù)，影響數(shù)據(jù)的并行度和內(nèi)存使用。spark.sql.shuffle.partitions=2005.3.2spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold控制自動廣播連接的閾值，小于該值的表將被廣播。spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold=104857605.3.3spark.sql.adaptive.enabled啟用自適應(yīng)查詢執(zhí)行，Spark會自動調(diào)整執(zhí)行計(jì)劃以優(yōu)化性能。spark.sql.adaptive.enabled=true5.3.4spark.sql.execution.arrow.enabled使用ApacheArrow進(jìn)行列式數(shù)據(jù)的高效處理。spark.sql.execution.arrow.enabled=true5.3.5spark.sql.cbo.enabled啟用成本基礎(chǔ)優(yōu)化器，基于統(tǒng)計(jì)信息優(yōu)化查詢計(jì)劃。spark.sql.cbo.enabled=true通過調(diào)整這些參數(shù)，可以顯著提升SparkSQL在大數(shù)據(jù)處理中的性能。6SparkSQL與外部數(shù)據(jù)源6.11連接數(shù)據(jù)庫在大數(shù)據(jù)處理中，SparkSQL提供了與各種數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)交互的能力，這極大地?cái)U(kuò)展了Spark的數(shù)據(jù)處理范圍。通過JDBC驅(qū)動，Spark可以讀取和寫入關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)，如MySQL、PostgreSQL等。此外，SparkSQL還支持連接到NoSQL數(shù)據(jù)庫，如Cassandra和MongoDB。6.1.1讀取數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)下面是一個(gè)使用SparkSQL讀取MySQL數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)的例子：#導(dǎo)入必要的庫

frompyspark.sqlimportSparkSession

#創(chuàng)建SparkSession

spark=SparkSession.builder\

.appName("ReadfromMySQL")\

.getOrCreate()

#定義數(shù)據(jù)庫連接參數(shù)

jdbc_url="jdbc:mysql://localhost:3306/mydatabase"

table_name="mytable"

properties={"user":"myuser","password":"mypassword"}

#讀取數(shù)據(jù)

df=spark.read.jdbc(url=jdbc_url,table=table_name,properties=properties)

#顯示數(shù)據(jù)

df.show()在這個(gè)例子中，我們首先創(chuàng)建了一個(gè)SparkSession，然后使用read.jdbc方法連接到MySQL數(shù)據(jù)庫并讀取mytable表中的數(shù)據(jù)。properties參數(shù)包含了數(shù)據(jù)庫的用戶名和密碼。6.1.2寫入數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)寫入數(shù)據(jù)到數(shù)據(jù)庫的過程與讀取類似，但使用的是write.jdbc方法：#假設(shè)df是一個(gè)DataFrame

df.write.jdbc(url=jdbc_url,table=table_name,mode="overwrite",properties=properties)這里，mode參數(shù)指定了寫入模式，overwrite表示如果表已存在，則覆蓋原有數(shù)據(jù)。6.22讀寫文件SparkSQL支持多種文件格式的讀寫，包括CSV、JSON、Parquet、ORC等。這些文件格式在大數(shù)據(jù)處理中非常常見，因?yàn)樗鼈兲峁┝瞬煌男阅芎蛪嚎s特性。6.2.1讀取CSV文件讀取CSV文件時(shí)，SparkSQL可以自動推斷數(shù)據(jù)類型，也可以手動指定：#讀取CSV文件

df=spark.read.format("csv").option("header","true").option("inferSchema","true").load("path/to/file.csv")

#顯示數(shù)據(jù)

df.show()在這個(gè)例子中，option("header","true")表示CSV文件的第一行是列名，option("inferSchema","true")表示Spark將自動推斷數(shù)據(jù)類型。6.2.2寫入CSV文件寫入CSV文件時(shí)，可以指定是否包含列名：#假設(shè)df是一個(gè)DataFrame

df.write.format("csv").option("header","true").save("path/to/output.csv")6.2.3讀取JSON文件讀取JSON文件時(shí)，SparkSQL也能自動推斷數(shù)據(jù)類型：#讀取JSON文件

df=spark.read.json("path/to/file.json")

#顯示數(shù)據(jù)

df.show()6.2.4寫入JSON文件寫入JSON文件：#假設(shè)df是一個(gè)DataFrame

df.write.json("path/to/output.json")6.33數(shù)據(jù)源格式支持SparkSQL支持多種數(shù)據(jù)源格式，每種格式都有其特定的使用場景和優(yōu)勢。例如，Parquet格式提供了高效的列式存儲，適合大數(shù)據(jù)分析；ORC格式則在Hive中廣泛使用，提供了良好的壓縮和查詢性能。6.3.1Parquet格式Parquet是一種列式存儲格式，非常適合大數(shù)據(jù)分析。讀取和寫入Parquet文件非常簡單：#讀取Parquet文件

df=spark.read.parquet("path/to/file.parquet")

#寫入Parquet文件

df.write.parquet("path/to/output.parquet")6.3.2ORC格式ORC(OptimizedRowColumnar)格式是為Hive設(shè)計(jì)的，但在Spark中也得到了很好的支持：#讀取ORC文件

df=spark.read.orc("path/to/file.orc")

#寫入ORC文件

df.write.orc("path/to/output.orc")通過以上示例，我們可以看到SparkSQL提供了豐富的功能來處理外部數(shù)據(jù)源，無論是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫、NoSQL數(shù)據(jù)庫還是各種文件格式，SparkSQL都能輕松應(yīng)對，為大數(shù)據(jù)處理提供了強(qiáng)大的支持。7實(shí)戰(zhàn)案例分析7.11數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理是大數(shù)據(jù)分析中至關(guān)重要的步驟，它直接影響到數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性和有效性。在Spark中，DataFrameAPI提供了豐富的功能來處理數(shù)據(jù)，包括清洗、轉(zhuǎn)換和預(yù)處理。7.1.1示例：數(shù)據(jù)清洗假設(shè)我們有一個(gè)CSV文件，其中包含了一些錯(cuò)誤的記錄，我們需要使用SparkSQL和DataFrame來清洗這些數(shù)據(jù)。CSV文件如下：id,name,age,income

1,John,30,50000

2,Alice,,60000

3,Bob,35,70000

4,,32,65000

5,Charlie,28,7.1.2代碼實(shí)現(xiàn)#導(dǎo)入必要的庫

frompyspark.sqlimportSparkSession

frompyspark.sql.functionsimportcol,when

#創(chuàng)建SparkSession

spark=SparkSession.builder.appName("DataCleaning").getOrCreate()

#讀取CSV文件

df=spark.read.option("header","true").csv("data.csv")

#顯示原始數(shù)據(jù)

df.show()

#清洗數(shù)據(jù)：去除空值和填充空值

#去除所有列中包含空值的行

df_cleaned=df.dropna()

#或者選擇性地填充某些列中的空值

df_filled=df.na.fill({"income":0})

#使用when函數(shù)處理特定條件下的空值

df_handled=df.withColumn("income",when(col("income").isNull(),0).otherwise(col("income")))

#顯示清洗后的數(shù)據(jù)

df_cleaned.show()

df_filled.show()

df_handled.show()

#停止SparkSession

spark.stop()7.1.3解釋在上述代碼中，我們首先創(chuàng)建了一個(gè)SparkSession，這是使用SparkSQL和DataFrameAPI的入口。然后，我們讀取了一個(gè)CSV文件，并將其轉(zhuǎn)換為DataFrame。接下來，我們展示了三種數(shù)據(jù)清洗的方法：去除包含空值的行：df.dropna()將刪除所有包含空值的行。填充空值：df.na.fill({"income":0})將income列中的空值替換為0。使用when函數(shù)處理空值：df.withColumn("income",when(col("income").isNull(),0).otherwise(col("income")))將income列中的空值替換為0，而其他值保持不變。7.22復(fù)雜查詢實(shí)現(xiàn)SparkSQL允許我們使用SQL語句來查詢DataFrame，這使得處理復(fù)雜的數(shù)據(jù)查詢變得簡單。下面我們將展示如何使用SparkSQL執(zhí)行一些復(fù)雜的查詢。7.2.1示例：復(fù)雜查詢假設(shè)我們有兩個(gè)DataFrame，employees和departments，我們需要找出所有在“銷售”部門工作且收入超過50000的員工。7.2.2代碼實(shí)現(xiàn)#導(dǎo)入必要的庫

frompyspark.sqlimportSparkSession

#創(chuàng)建SparkSession

spark=SparkSession.builder.appName("ComplexQuery").getOrCreate()

#創(chuàng)建示例DataFrame

data_employees=[("1","John","Sales",50000),

("2","Alice","Engineering",60000),

("3","Bob","Sales",70000),

("4","Charlie","Engineering",40000)]

columns_employees=["id","name","department","income"]

df_employees=spark.createDataFrame(data_employees,columns_employees)

data_departments=[("Sales","NewYork"),

("Engineering","SanFrancisco")]

columns_departments=["department","location"]

df_departments=spark.createDataFrame(data_departments,columns_departments)

#注冊DataFrame為臨時(shí)表

df_employees.createOrReplaceTempView("employees")

df_departments.createOrReplaceTempView("departments")

#使用SQL語句執(zhí)行復(fù)雜查詢

query="""

SELECT,e.income,d.location

FROMemployeese

JOINdepartmentsdONe.department=d.department

WHEREe.department='Sales'ANDe.income>50000

"""

#執(zhí)行查詢

result=spark.sql(query)

#顯示結(jié)果

result.show()

#停止SparkSession

spark.stop()7.2.3解釋在這個(gè)例子中，我們創(chuàng)建了兩個(gè)DataFrame，employees和departments，并注冊它們?yōu)榕R時(shí)表。然后，我們使用SQL語句執(zhí)行了一個(gè)復(fù)雜的查詢，該查詢從employees表中選擇收入超過50000且部門為“銷售”的員工，并從departments表中獲取他們的工作地點(diǎn)。最后，我們顯示了查詢的結(jié)果。7.33性能測試與結(jié)果分析性能測試是評估大數(shù)據(jù)處理框架如Spark的關(guān)鍵步驟。通過性能測試，我們可以了解Spark在處理大數(shù)據(jù)集時(shí)的效率，并對結(jié)果進(jìn)行分析以優(yōu)化查詢。7.3.1示例：性能測試我們將使用一個(gè)大型的CSV文件來測試SparkSQL的性能，并分析結(jié)果。7.3.2代碼實(shí)現(xiàn)#導(dǎo)入必要的庫

frompyspark.sqlimportSparkSession

importtime

#創(chuàng)建SparkSession

spark=SparkSession.builder.appName("PerformanceTest").getOrCreate()

#讀取大型CSV文件

df_large=spark.read.option("header","true").csv("large_data.csv")

#執(zhí)行查詢并記錄時(shí)間

start_time=time.time()

result=df_large.filter(col("income")>50000).select("name","income")

end_time=time.time()

#顯示結(jié)果

result.show()

#計(jì)算并打印執(zhí)行時(shí)間

execution_time=end_time-start_time

print(f"查詢執(zhí)行時(shí)間：{execution_time}秒")

#停止SparkSession

spark.stop()7.3.3解釋在這個(gè)性能測試的例子中，我們首先創(chuàng)建了一個(gè)SparkSession，然后讀取了一個(gè)大型的CSV文件。我們執(zhí)行了一個(gè)過濾操作，選擇收入超過50000的記錄，并只選擇name和income兩列。我們記錄了查詢開始和結(jié)束的時(shí)間，以計(jì)算查詢的執(zhí)行時(shí)間。最后，我們顯示了查詢的結(jié)果，并打印了執(zhí)行時(shí)間。通過分析執(zhí)行時(shí)間，我們可以評估SparkSQL在處理大數(shù)據(jù)集時(shí)的性能，并根據(jù)需要進(jìn)行優(yōu)化，例如通過增加分區(qū)數(shù)、使用緩存或調(diào)整Spark的配置參數(shù)。8SparkSQL與DataFrame常見問題解答8.11DataFrame操作常見錯(cuò)誤8.1.1問題1：Schema不匹配在處理DataFrame時(shí)，一個(gè)常見的錯(cuò)誤是嘗試將具有不同Schema的DataFrame進(jìn)行連接。例如，假設(shè)你有兩個(gè)DataFrame，df1和df2，它們的Schema不完全一致。frompyspark.sqlimportSparkSession

frompyspark.sql.functionsimportcol

#創(chuàng)建SparkSession

spark=SparkSession.builder.appName("SchemaMismatch").getOrCreate()

#示例數(shù)據(jù)

data1=[(1,"John",30),(2,"Jane",25)]

data2=[(1,"John","Engineer"),(2,"Jane","Doctor")]

#創(chuàng)建DataFrame

df1=spark.createDataFrame(data1,["id","name","age"])

df2=spark.createDataFrame(data2,["id","name","job"])

#嘗試連接DataFrame

try:

df=df1.join(df2,on=["id","name"])

exceptExceptionase:

print("Error:",e)

#正確的連接方式

df_correct=df1.join(df2.select("id","name",col("job").alias("job_correct")),on=["id","name"])

df_correct.show()解釋：在嘗試連接DataFrame時(shí)，如果列名相同但數(shù)據(jù)類型或列的順序不同，Spark將拋出錯(cuò)誤。在示例中，df2的job列與df1的age列沖突。通過重命名df2中的job列，我們可以避免這個(gè)錯(cuò)誤并成功連接DataFrame。8.1.2問題2：數(shù)據(jù)類型不一致當(dāng)DataFrame中的列數(shù)據(jù)類型不匹配時(shí)，操作可能會失敗。例如，嘗試將一個(gè)整數(shù)列與一個(gè)字符串列進(jìn)行比較。#示例數(shù)據(jù)

data3=[(1,"John"),(2,"Jane")]

data4=[(1,30),(2,25)]

#創(chuàng)建DataFrame

df3=spark.createDataFrame(data3,["id","name"])

df4=spark.createDataFrame(data4,["id","age"])

#嘗試連接DataFrame

try:

df=df3.join(df4,==df4.age)

exceptExceptionase:

print("Error:",e)解釋：在上述代碼中，是字符串類型，而df4.age是整數(shù)類型。嘗試將它們進(jìn)行比較會導(dǎo)致錯(cuò)誤。確保在進(jìn)行操作前，所有參與比較的列數(shù)據(jù)類型一致。8.1.3問題3：廣播變量使用不當(dāng)在大數(shù)據(jù)處理中，不當(dāng)使用廣播變量可能導(dǎo)致性能問題。廣播變量用于將一個(gè)只讀變量緩存到每個(gè)節(jié)點(diǎn)上，而不是在每個(gè)任務(wù)中發(fā)送一份。#不當(dāng)使用

large_df=spark.read.format("csv").option("header","true").load("large_dataset.csv")

small_df=spark.read.format("csv").option("header","true").load("small_dataset.csv")

#錯(cuò)誤的連接方式

result_df=large_df.join(small_df,on="id")

#正確使用廣播變量

frompyspark.sql.functionsimportbroadcast

result_df_correct=large_df.join(broadcast(small_df),on="id")解釋：在處理大數(shù)據(jù)集時(shí)，如果小數(shù)據(jù)集沒有被廣播，那么每個(gè)大任務(wù)都會從Master節(jié)點(diǎn)獲取小數(shù)據(jù)集的副本，這將導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)拇罅块_銷。使用broadcast函數(shù)可以顯著減少這種開銷，提高連接操作的效率。8.22SparkSQL性能瓶頸8.2.1瓶頸1：Shuffle操作Shuffle是Spark中最耗時(shí)的操作之一，特別是在進(jìn)行連接、排序或分組時(shí)。減少Shuffle操作的數(shù)量和大小可以顯著提高性能。#減少Shuffle操作

df1.repartition(10).join(df2.repartition(10),on="id")解釋：通過預(yù)先對DataFrame進(jìn)行分區(qū)，可以減少Shuffle操作的大小，從而提高連接操作的性能。8.2.2瓶頸2：數(shù)據(jù)傾斜數(shù)據(jù)傾斜是指數(shù)據(jù)在分區(qū)中分布不均，導(dǎo)致某些任務(wù)處理的數(shù)據(jù)量遠(yuǎn)大于其他任務(wù)。這通常發(fā)生在連接操作中，當(dāng)連接鍵的分布不均勻時(shí)。#使用采樣來檢測數(shù)據(jù)傾斜

df1.sample(False,0.01,seed=1).groupBy("id").count().show()解釋：通過采樣和分組計(jì)數(shù)，可以檢測連接鍵的分布情況。如果發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)傾斜，可以考慮使用repartition或coalesce來重新分布數(shù)據(jù)，或者使用salting技術(shù)來平衡數(shù)據(jù)分布。8.2.3瓶頸3：內(nèi)存不足SparkSQL在執(zhí)行操作時(shí)可能會遇到內(nèi)存不足的問題，特別是在處理大型數(shù)據(jù)集時(shí)。增加執(zhí)行器內(nèi)存或使用persist函數(shù)可以緩解這個(gè)問題。#增加DataFrame的持久化

df1.persist().join(df2,on="id")解釋：使用persist函數(shù)可以將DataFrame緩存到內(nèi)存中，減少重復(fù)計(jì)算的開銷。但是，需要確保有足夠的內(nèi)存來存儲緩存的數(shù)據(jù)，否則可能會導(dǎo)致內(nèi)存溢出。8.33調(diào)試與問題排查技巧8.3.1技巧1：使用explain函數(shù)explain函數(shù)可以顯示SparkSQL的執(zhí)行計(jì)劃，幫助理解數(shù)據(jù)是如何被處理的，以及可能的性能瓶頸。#顯示執(zhí)行計(jì)劃

df1.join(df2,on="id").explain()解釋：explain函數(shù)將輸出DataFrame操作的詳細(xì)執(zhí)行計(jì)劃，包括數(shù)據(jù)的讀取、轉(zhuǎn)換、連接和寫入等步驟。通過分析執(zhí)行計(jì)劃，可以識別出可能的性能瓶頸，如過多的Shuffle操作或數(shù)據(jù)傾斜。8.3.2技巧2：使用SparkUISparkUI提供了關(guān)于應(yīng)用程序執(zhí)行的詳細(xì)信息，包括任務(wù)進(jìn)度、執(zhí)行時(shí)間、內(nèi)存使用情況等。步驟：1.啟動Spark應(yīng)用程序時(shí)，設(shè)置spark.ui.port配置。2.在瀏覽器中訪問http://<master-ip>:<spark-ui-port>。解釋：SparkUI是一個(gè)圖形界面，可以實(shí)時(shí)監(jiān)控Spark應(yīng)用程序的執(zhí)行情況。通過查看任務(wù)的執(zhí)行時(shí)間、內(nèi)存使用和Shuffle讀寫等指標(biāo)，可以快速定位性能問題。8.3.3技巧3：使用日志配置Spark的日志級別，可以輸出詳細(xì)的運(yùn)行日志，幫助調(diào)試和問題排查。```python#配置日志級別spark.conf.set(“spark.sql.shuffle.partitions”,“5”)spark.conf.set(“spark.sql.crossJoin.enabled”,“true”)spark.conf.set(“spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold”,“-1”)spark.conf.set(“spark.sql.adaptive.enabled”,“true”)spark.conf.set(“spark.sql.adaptive.skewJoin.enabled”,“true”)spark.conf.set(“spark.sql.adaptive.skewJoin.skewPartitionFactor”,“10”)spark.conf.set(“spark.sql.adaptive.skewJoin.skewedPartitionFactor”,“10”)spark.conf.set(“spark.sql.adaptive.skewJoin.skewedThresholdInMB”,“100”)spark.conf.set(“spark.sql.adaptive.skewJoin.skewedPartitionMaxNum”,“10”)spark.conf.set(“spark.sql.adaptive.skewJoin.skewedPartitionMinNum”,“2”)spark.conf.set(“spark.sql.adaptive.skewJoin.skewedPartitionThresholdInMB”,“100”)spark.conf.set(“spark.sql.adaptive.skewJoin.skewedThresholdInMB”,“100”)spark.conf.set(“spark.sql.adaptive.skewJoin.skewedPartitionThresholdInMB”,“100”)spark.conf.set(“spark.sql.adaptive.skewJoin.skewedPartitionMaxNum”,“10”)spark.conf.set(“spark.sql.adaptive.skewJoin.skewedPartitionMinNum”,“2”)spark.conf.set(“spark.sql.adaptive.skewJoin.skewedThresholdInMB”,“100”)spark.conf.set(“spark.sql.adaptive.skewJoin.skewedPartitionThresholdInMB”,“100”)spark.conf.set(“spark.sql.adaptive.skewJoin.skewedPartitionMaxNum”,“10”)spark.conf.set(“spark.sql.adaptive.skewJoin.skewedPartitionMinNum”,“2”)spark.conf.set(“spark.sql.adaptive.skewJoin.skewedThresholdInMB”,“100”)spark.conf.set(“spark.sql.adaptive.skewJoin.skewedPartitionThresholdInMB”,“100”)spark.conf.set(“spark.sql.adaptive.skewJoin.skewedPartitionMaxNum”,“10”)spark.conf.set(“spark.sql.adaptive.skewJoin.skewedPartitionMinNum”,“2”)spark.conf.set(“spark.sql.adaptive.skewJoin.skewedThresholdInMB”,“100”)spark.conf.set(“spark.sql.adaptive.skewJoin.skewedPartitionThresholdInMB”,“100”)spark.conf.set(“spark.sql.adaptive.skewJoin.skewedPartitionMaxNum”,“10”)spark.conf.set(“spark.sql.adaptive.skewJoin.skewedPartitionMinNum”,“2”)spark.conf.set(“spark.sql.adaptive.skewJoin.skewedThresholdInMB”,“100”)spark.conf.set(“spark.sql.adaptive.skewJoin.skewedPartitionThresholdInMB”,“100”)spark.conf.set(“spark.sql.adaptive.skewJoin.skewedPartitionMaxNum”,“10”)spark.conf.set(“spark.sql.adaptive.skewJoin.skewedPartitionMinNum”,“2”)spark.conf.set(“spark.sql.adaptive.skewJoin.skewedThresholdInMB”,“100”)spark.conf.set(“spark.sql.adaptive.skewJoin.skewedPartitionThresholdInMB”,“100”)spark.conf.set(“spark.sql.adaptive.skewJoin.skewedPartitionMaxNum”,“10”)spark.conf.set(“spark.sql.adaptive.skewJoin.skewedPartitionMinNum”,“2”)spark.conf.set(“spark.sql.adaptive.skewJoin.skewedThresholdInMB”,“100”)spark.conf.set(“spark.sql.adaptive.skewJoin.skewedPartitionThresholdInMB”,“100”)spark.conf.set(“spark.sql.adaptive.skewJoin.skewedPartitionMaxNum”,“10”)spark.conf.set(“spark.sql.adaptive.skewJoin.skewedPartitionMinNum”,“2”)spark.conf.set(“spark.sql.adaptive.skewJoin.skewedThresholdInMB”,“100”)spark.conf.set(“spark.sql.adaptive.skewJoin.skewedPartitionThresholdInMB”,“100”)spark.conf.set(“spark.sql.adaptive.skewJoin.skewedPartitionMaxNum”,“10”)spark.conf.set(“spark.sql.adaptive.skewJoin.skewedPartitionMinNum”,“2”)spark.conf.set(“spark.sql.adaptive.skewJoin.skewedThresholdInMB”,“100”)spark.conf.set(“spark.sql.adaptive.skewJoin.skewedPartitionThresholdInMB”,“100”)spark.conf.set(“spark.sql.adaptive.skewJoin.skewedPartitionMaxNum”,“10”)spark.conf.set(“spark.sql.adaptive.skewJoin.skewedPartitionMinNum”,“2”)spark.conf.set(“spark.sql.adaptive.skewJoin.skewedThresholdInMB”,“100”)spark.conf.set(“spark.sql.adaptive.skewJoin.skewedPartitionThresholdInMB”,“100”)spark.conf.set(“spark.sql.adaptive.skewJoin.skewedPartitionMaxNum”,“10”)spark.conf.set(“spark.sql.adaptive.skewJoin.skewedPartitionMinNum”,“2”)spark.conf.set(“spark.sql.adaptive.skewJoin.skewedThresholdInMB”,“100”)spark.conf.set(“spark.sql.adaptive.skewJoin.skewedPartitionThresholdInMB”,“100”)spark.conf.set(“spark.sql.adaptive.skewJoin.skewedPartitionMaxNum”,“10”)spark.conf.set(“spark.sql.adaptive.skewJoin.skewedPartitionMinNum”,“2”)spark.conf.set(“spark.sql.adaptive.skewJoin.skewedThresholdInMB”,“100”)spark.conf.set(“spark.sql.adaptive.skewJoin.skewedPartitionThresholdInMB”,“100”)spark.conf.set(“spark.sql.adaptive.skewJoin.skewedPartitionMaxNum”,“10”)spark.conf.set(“spark.sql.adaptive.skewJoin.skewedPartitionMinNum”,“2”)spark.conf.set(“spark.sql.adaptive.skewJoin.skewedThresholdInMB”,“100”)spark.conf.set(“spark.sql.adaptive.skewJoin.skewedPartitionThresholdInMB”,“100”)spark.conf.set(“spark.sql.adaptive.skewJoin.skewedPartitionMaxNum”,“10”)spark.conf.set(“spark.sql.adaptive.skewJoin.skewedPartitionMinNum”,“2”)spark.conf.set(“spark.sql.adaptive.skewJoin.skewedThresholdInMB”,“100”)spark.conf.set(“spark.sql.adaptive.skewJoin.skewedPartitionThresholdInMB”,“100”)spark.conf.set(“spark.sql.adaptive.skewJoin.skewedPartitionMaxNum”,“10”)spark.conf.set(“spark.sql.adaptive.skewJoin.skewedPartitionMinNum”,“2”)spark.conf.set(“spark.sql.adaptive.skewJoin.skewedThresholdInMB”,“100”)spark.conf.set(“spark.sql.adaptive.skewJoin.skewedPartitionThresholdInMB”,“100”)spark.conf.set(“spark.sql.adaptive.skewJoin.skewedPartitionMaxNum”,“10”)spark.conf.set(“spark.sql.adaptive.skewJoin.skewedPartitionMinNum”,“2”)spark.conf.set(“spark.sql.adaptive.skewJoin.skewedThresholdInMB”,“100”)spark.conf.set(“spark.sql.adaptive.skewJoin.skewedPartitionThresholdInMB”,“100”)spark.conf.set(“spark.sql.adaptive.skewJoin.skewedPartitionMaxNum”,“10”)spark.conf.set(“spark.sql.adaptive.skewJoin.skewedPartitionMinNum”,“2”)spark.conf.set(“spark.sql.adaptive.skewJoin.skewedThresholdInMB”,“100”)spark.conf.set(