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- 高频面试题及答案
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- 1. 如何通过分区(Partitioning)优化Spark SQL查询性能?
- 2. 什么是数据倾斜(Data Skew)?如何优化?
- 3. 如何使用广播(Broadcast)优化Join操作?
- 4. 如何优化Spark SQL的Shuffle操作?
- 5. 如何通过缓存(Cache)优化Spark SQL的性能?
- 6. 如何使用合适的文件格式提升Spark SQL的性能?
- 7. Spark SQL中的谓词下推(Predicate Pushdown)是什么?如何启用?
- 8. 如何优化Spark SQL的内存管理?
- 9. 如何通过`DataFrame`或`Dataset` API优化Spark SQL?
- 10. 如何通过并行度(Parallelism)优化Spark SQL?
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以下是关于Spark SQL性能优化的高频面试题及答案,涵盖了查询优化、存储格式选择、内存管理等方面:
高频面试题及答案
1. 如何通过分区(Partitioning)优化Spark SQL查询性能?
回答:
Spark SQL可以通过分区优化大数据集的查询性能。分区能够让查询只处理必要的数据分区,从而减少数据扫描和计算量。
- 优化方式: 在DataFrame或表创建时,可以通过
repartition
或partitionBy
进行分区。例如:
或者在写入df.repartition(10, $"column_name")
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