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开启Adaptive Execution特性，需要在Spark配置文件中设置 spark.sql.adaptive.enabled为 true。具体操作如下：，，1. 打开Spark配置文件（ sparkdefaults.conf）。，2. 添加以下配置项：，“ ，spark.sql.adaptive.enabled true，“，3. 保存配置文件并重启Spark集群。

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。