SparkSQL中的三种Join及其实现(broadcast join、shuffle hash join和sort merge join) 1.小表对大表(broadcast join) 将小表的数据分发到每个节点上,供大表使用。executor存储小表的全部数据,一定程度上牺牲了空间,换取shuffle操作大量的耗时,这在SparkSQL中称作Broadcast Join
spark.sql.join.perferSortMergeJoin 参数必须设置值为 false,参数从Spark2.0版本引入,默认值是true,也就是默认情况下是 Sort Merge Join 小表的大小(plan.stats.sizeInBytes)必须小于(spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold * spark.sql.shuffle.partitions(默认200)) 而且小表大小(stats.sizeInBytes)的三倍必须小于...
在这个示例中,broadcast(small_df)函数显式指定了small_df应该被广播到所有节点,以便与big_df进行join操作。 综上所述,Spark SQL确实支持使用broadcast机制将小表广播到各个节点上,以进行join操作。通过合理配置和使用broadcast机制,可以显著提高join操作的性能。
这五种连接策略分别对应Spark SQL中五个物理操作符: 三大影响因素在处理实际需求时,可能会根据不同的场景选择不同连接策略,而选择不同的连接操作会得到不同的处理效率。一般情况下,有三个因素影响连接操作的效率,它们分别是: Join type is equi-join or not 连接类型是否为equi-join(等值连接) Join strategy hint...
其中plan.stats.sizeInBytes <= conf.autoBroadcastJoinThreshold 要求当表的大小小于conf.autoBroadcastJoinThreshold时它才可以被broadcast。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 joi...
SparkSQL 把逻辑节点转换为了相应的物理节点,比如Join算子,Spark根据不同的场景为该算子制定了不同的算法策略。 数据在一个一个的Plan中流转,然后每个plan里面表达式都会对数据进行处理,就相当于经过了一个个小函数的调用处理,这里面有大量的函数调用开销,可以把这些小函数内联一下,当成一个大函数。可以看到最终执行...
在DataWorks中，您可以在Spark SQL的配置文件中设置spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold参数。这个参数的...
当两个表都非常大时,SparkSQL采用了一种全新的方案来对表进行Join,即Sort Merge Join。这种方式不用将一侧数据全部加载后再进行hash join,但需要在join前将数据进行排序。 首先将两张表按照join key进行重新shuffle,保证join key值相同的记录会被分在相应的分区,分区后对每个分区内的数据进行排序,排序后再对相应的...
//如果spark.sql.statistics.fallBackToHdfs设置为True并且此时为非分区表时,则统计此时hdfs相关路径大小作为输入大小 val sizeInBytes = if (conf.fallBackToHdfsForStatsEnabled && partitionCols.isEmpty) { try { val hadoopConf = session.sessionState.newHadoopConf() ...
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...