【Spark系列】如何做SQL查询优化和执行计划分析

在Spark SQL中，可以通过以下方式进行查询优化和执行计划分析：

1. 使用explain命令获取查询的执行计划。
2. 使用explain命令结合extended获取更详细的执行计划信息。
3. 使用spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold调整广播join的阈值。
4. 使用spark.sql.crossJoin.enabled控制是否允许跨连接。
5. 使用spark.sql.shuffle.partitions调整shuffle阶段的分区数量。

示例代码：

val spark = SparkSession.builder().appName("QueryOptimization").getOrCreate()
 
// 设置广播join阈值
spark.conf.set("spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold", 10485760)
 
// 允许跨连接
spark.conf.set("spark.sql.crossJoin.enabled", true)
 
// 设置shuffle分区数
spark.conf.set("spark.sql.shuffle.partitions", 200)
 
// 读取数据
val df = spark.read.format("json").load("path/to/json/file")
 
// 注册为临时视图
df.createOrReplaceTempView("table_name")
 
// 执行查询并获取执行计划
val explainPlan = spark.sql("EXPLAIN EXTENDED SELECT * FROM table_name WHERE column_name = 'value'").show()
 
// 关闭SparkSession
spark.stop()

在实际应用中，通过查看执行计划，可以了解到查询的性能瓶颈所在，并据此进行相应的优化。