目录
- 高频面试题及答案
- 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？
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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