工作原理

• SqlParse

• Analyser

• Optimizer

• SparkPlan

性能优化

• 设置Shuffle过程中的并行度：spark.sql.shuffle.partitions（SQLContext.setConf()）

• 在Hive数据仓库建设过程中，合理设置数据类型，比如能设置为INT的，就不要设置为BIGINT。减少数据类型导致的不必要的内存开销。

• 编写SQL时，尽量给出明确的列名，比如select name from students。不要写select *的方式。

• 并行处理查询结果：对于Spark SQL查询的结果，如果数据量比较大，比如超过1000条，那么就不要一次性collect()到Driver再处理。使用foreach()算子，并行处理查询结果。

• 缓存表：对于一条SQL语句中可能多次使用到的表，可以对其进行缓存，使用SQLContext.cacheTable(tableName)，或者DataFrame.cache()即可。Spark SQL会用内存列存储的格式进行表的缓存。然后Spark SQL就可以仅仅扫描需要使用的列，并且自动优化压缩，来最小化内存使用和GC开销。SQLContext.uncacheTable(tableName)可以将表从缓存中移除。用SQLContext.setConf()，设置spark.sql.inMemoryColumnarStorage.batchSize参数（默认10000），可以配置列存储的单位。

• 广播join表：spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold，默认10485760 (10 MB)。在内存够用的情况下，可以增加其大小，概参数设置了一个表在join的时候，最大在多大以内，可以被广播出去优化性能。

• 钨丝计划：spark.sql.tungsten.enabled，默认是true，自动管理内存。

最有效的，其实就是并行处理查询、缓存表和广播join表，也是非常不错的！