Apache Spark SQL 是一個用于處理結構化和半結構化數據的分布式計算框架。為了優化 Spark SQL 以減少資源消耗，你可以采取以下策略：
調整并行度：
spark.default.parallelism 和 spark.sql.shuffle.partitions 參數。這些參數控制了 Spark 任務并行執行的程度。使用廣播變量：
優化數據傾斜：
選擇合適的數據格式：
減少數據轉換：
使用緩存策略：
persist() 或 cache() 方法，將頻繁訪問的數據集保留在內存中，以減少計算延遲。調整內存管理：
spark.memory.fraction 和 spark.memory.storageFraction，以優化內存使用。優化 Shuffle 操作：
spark.sql.shuffle.partitions 參數或使用 broadcast join 來避免 Shuffle。使用 cost-based optimizer (CBO)：
監控和診斷：
請注意，優化策略應根據具體的應用場景和資源限制進行調整。在進行任何重大更改之前，建議先在測試環境中驗證更改的效果。
