带你读《2022技术人的百宝黑皮书》——ODPS SQL优化总结(4)

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云原生大数据计算服务 MaxCompute,5000CU*H 100GB 3个月
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简介: 带你读《2022技术人的百宝黑皮书》——ODPS SQL优化总结(4)

带你读《2022技术人的百宝黑皮书》——ODPS SQL优化总结(3) https://developer.aliyun.com/article/1247147?groupCode=taobaotech



常用的参数设置


常用的调整无外乎调整map、join、reduce的个数,map、join、reduce的内存大小。本文以ODPS的参数设置为例,参数可能因版本不同而略有差异。


Map设置


set odps.sql.mapper.cpu=100

作用:设置处理Map Task每个Instance的CPU数目,默认为100,在[50,800]之间调整。

场景:某些任务如果特别耗计算资源的话,可以适当调整Cpu数目。对于大多数Sql任务来说,一般不需要调整Cpu个数的。


set odps.sql.mapper.memory=1024

作用:设定Map Task每个Instance的Memory大小,单位M,默认1024M,在[256,12288]之间调整。

场景:当Map阶段的Instance有Writer Dumps时,可以适当的增加内存大小,减少Dumps所花的时间。


set odps.sql.mapper.merge.limit.size=64

作用:设定控制文件被合并的最大阈值,单位M,默认64M,在[0,Integer.MAX_VALUE]之间调整。

场景:当Map端每个Instance读入的数据量不均匀时,可以通过设置这个变量值进行小文件的合并,使得每个Instance的读入文件均匀。一般会和odps.sql.mapper.split.size这个参数结合使用。


set odps.sql.mapper.split.size=256

作用:设定一个Map的最大数据输入量,可以通过设置这个变量达到对Map端输入的控制,单位M,默认256M,在[1,Integer.MAX_VALUE]之间调整。

场景:当每个Map Instance处理的数据量比较大,时间比较长,并且没有发生长尾时,可以适当调小这个参数。如果有发生长尾,则结合odps.sql.mapper.merge.limit.size这个参数设置每个Map的输入数量。


Join设置


set odps.sql.joiner.instances=-1

作用: 设定Join Task的Instance数量,默认为-1,在[0,2000]之间调整。不走HBO优化时,ODPS能够自动设定的

最大值为1111,手动设定的最大值为2000,走HBO时可以超过2000。

场景:每个Join Instance处理的数据量比较大,耗时较长,没有发生长尾,可以考虑增大使用这个参数。


set odps.sql.joiner.cpu=100

作用: 设定Join Task每个Instance的CPU数目,默认为100,在[50,800]之间调整。

场景:某些任务如果特别耗计算资源的话,可以适当调整CPU数目。对于大多数SQL任务来说,一般不需要调整

CPU。


set odps.sql.joiner.memory=1024

652作用:设定Join Task每个Instance的Memory大小,单位为M,默认为1024M,在[256,12288]之间调整。

场景:当Join阶段的Instance有Writer Dumps时,可以适当的增加内存大小,减少Dumps所花的时间。


作业跑完后,可以在 summary 中搜索 writer dumps 字样来判断是否产生 Writer Dumps。


带你读《2022技术人的百宝黑皮书》——ODPS SQL优化总结(5) https://developer.aliyun.com/article/1247145?groupCode=taobaotech

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