开启sql数据库服务器配置_配置Spark SQL开启Adaptive Execution特性

要配置Spark SQL以开启Adaptive Execution特性，您需要执行以下步骤，确保您的Spark版本支持Adaptive Execution特性，从Spark 3.0开始，Adaptive Execution已经成为Spark SQL的一部分。

1. 确认Spark版本

确保您正在使用支持Adaptive Execution的Spark版本，您可以在Spark官方网站上查看最新的稳定版本。

2. 设置Spark配置

要在Spark SQL中启用Adaptive Execution，您需要在Spark配置中设置以下参数：

spark.sql.adaptive.enabled: 设置为true以启用Adaptive Execution。

spark.sql.adaptive.shuffle.targetPostShuffleInputSize: 指定每个Shuffle Read Task的目标大小（以字节为单位），默认值为64m。

spark.sql.adaptive.maxNumPostShuffleDynamicPartitionsPerQuery: 控制每个查询可以动态创建的最大分区数，默认值是200。

3. 启动Spark SQL

在启动Spark SQL之前，确保将上述配置添加到您的Spark配置中，以下是如何在Python中使用这些配置启动SparkSession的示例：

from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession 
    .builder 
    .appName("Adaptive Execution Example") 
    .config("spark.sql.adaptive.enabled", "true") 
    .config("spark.sql.adaptive.shuffle.targetPostShuffleInputSize", "64m") 
    .config("spark.sql.adaptive.maxNumPostShuffleDynamicPartitionsPerQuery", 200) 
    .getOrCreate()

4. 运行SQL查询

当您运行Spark SQL查询时，Adaptive Execution将被启用，这意味着Spark将根据查询的性能自动调整执行计划。

5. 监控和调优

要监控Adaptive Execution的效果，您可以查看Spark UI中的“Event Timeline”选项卡，这里将显示查询的执行计划以及任何由于Adaptive Execution而发生的更改。

您可能需要根据您的工作负载调整spark.sql.adaptive.shuffle.targetPostShuffleInputSize和spark.sql.adaptive.maxNumPostShuffleDynamicPartitionsPerQuery参数，较小的targetPostShuffleInputSize可能会增加任务数量，从而增加并行度，但也可能导致更高的调度开销，较大的值可能会减少任务数量，但可能会导致单个任务运行时间较长。

6. 更新和文档

由于Spark是一个不断发展的项目，建议您定期查看官方文档和发布说明以获取最新的信息和最佳实践。

通过遵循上述步骤，您可以在Spark SQL中启用并利用Adaptive Execution特性，这将使Spark能够根据运行时信息动态调整执行计划，从而提高查询性能，与任何性能优化一样，建议您根据实际工作负载进行测试和调整。

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