Shark用户迁移指南

调度(Scheduling)

为JDBC客户端会话设置Fair Scheduler池。用户可以设置spark.sql.thriftserver.scheduler.pool
变量。

SET spark.sql.thriftserver.scheduler.pool=accounting;

在Shark中，默认的reducer数目是1，可以通过mapred.reduce.tasks属性来控制其多少。Spark SQL反对使用这个属性，支持spark.sql.shuffle.partitions属性，它的默认值是200。
用户可以自定义这个属性。

SET spark.sql.shuffle.partitions=10;
SELECT page, count(*) c
FROM logs_last_month_cached
GROUP BY page ORDER BY c DESC LIMIT 10;

你也可以在hive-site.xml中设置这个属性覆盖默认值。现在,mapred.reduce.tasks属性仍然可以被识别，它会自动转换为spark.sql.shuffle.partition。

表属性shark.cache不再存在，名字以_cached结尾的表也不再自动缓存。作为替代的方法，我们提供CACHE TABLE和UNCACHE TABLE语句显示地控制表的缓存。

CACHE TABLE logs_last_month;
UNCACHE TABLE logs_last_month;

注意：CACHE TABLE tbl是懒加载的，类似于在RDD上使用.cache。这个命令仅仅标记tbl来确保计算时分区被缓存，但实际并不缓存它，直到一个查询用到tbl才缓存。

要强制表缓存，你可以简单地执行CACHE TABLE后，立即count表。

CACHE TABLE logs_last_month;
SELECT COUNT(1) FROM logs_last_month;

有几个缓存相关的特征现在还不支持：