conf.autoBroadcastJoinThreshold 对应 spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold 参数。 是否选择BHJ、join的哪一边被广播综合决定于 join type (equi-join、哪一边是build side)和 join 两边的大小。具体的逻辑可以从SparkStrategies类的createBroadcastHashJoin方法开始看。 AQE 开启下的 BHJ 选择 AQE 对应的 SQL 解析过程...
匹配:生成Hash Table后,在依次扫描Probe Table(order)的数据,使用相同的hash函数(在spark中,实际上就是要使用相同的partitioner)在Hash Table中寻找hash(join key)相同的值,如果匹配成功就将两者join在一起。 Broadcast Hash Join 当Join的一张表很小的时候,使用broadcast hash join。 Broadcast Hash Join的条件有以...
Join 具有 hint 的情况会调用createBroadcastHashJoin(onlyLookingAtHint = true),若 Join 没有 hint 的情况调用createBroadcastHashJoin(onlyLookingAtHint = false) 二、BroadcastHashJoinExec 执行两个子 relation 的 inner hash join。 构造此运算符的输出 RDD 时,将异步启动一个 Spark 作业来计算 broadcast relat...
Broadcast Hash Join（BHJ）是SparkSQL用于分布式join操作的核心方法之一。在SQL中添加hint可指定使用BHJ实现join操作，但更多情况下，SparkSQL框架会自动选择是否采用BHJ。在Spark 3.0引入AQE特性后，BHJ的选择过程分为正常模式和AQE模式两个部分。在正常模式下，SQL解析过程涉及将优化后的逻辑计划转化为物理...
所以在spark UI上有时候能看到broadcast 的datasize有50M甚至100多M,而明明broadcast的阈值是10M,却变成了BroadCastHashJoin。 结论 所以在大数据量,以及在复杂的sql情况下,禁止broadcasthashjoin是明确的选择,毕竟稳是一切运行的条件,但是也是可以根据单个任务个别开启。©...
所以在spark UI上有时候能看到broadcast 的datasize有50M甚至100多M,而明明broadcast的阈值是10M,却变成了BroadCastHashJoin。 如下如所示: 结论 所以在大数据量,以及在复杂的sql情况下,禁止broadcasthashjoin是明确的选择,毕竟稳是一切运行的条件,但是也是可以根据单个任务个别开启。
SparkSQL中的三种Join及其实现(broadcast join、shuffle hash join和sort merge join),程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
Broadcast Hash Joins(类似于map side join或 Mapreduce 中的 map-side combine): 在SparkSQL 中,您可以通过调用queryExecution.executedPlan查看正在执行的连接类型。 .与核心 Spark 一样,如果其中一个表比另一个小得多,您可能需要广播散列连接。您可以通过调用方法broadcast向 Spark SQL 提示应该广播给定的 DF 以...
BroadcastHashJoin示例: package com.dx.testbroadcast; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.sql.Dataset; import org.apache.spark.sql.Row; import org.apache.spark.sql.SparkSession; import org.apache.spark.sql.functions; ...
在spark中叫BroadcastHashJoin (broadcast hash join) Spark SQL uses broadcast join (aka broadcast hash join) instead of hash join to optimize join queries when the size of one side data is belowspark.sql.autoBroadcastJoinThreshold. Broadcast join can be very efficient for joins between a large ...