Broadcast Hash Join(BHJ)是SparkSQL 实现分布式join的四种核心方式之一,另外三个是 Sort Merge Join(SMJ) 、 Shuffled Hash Join(SHJ)、Broadcast nested loop join (BNLJ)。 可以通过在SQL中添加hint的方式指定采用BHJ实现join(参考[SparkSQL tunning](Performance Tuning))。但是,更多的情况是依赖SparkSQL框架自动...
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。
Spark在判断能否转为BroadCastJoin时主要是根据输入表的大小是否超过了 spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold 参数所配置的大小,如果未超过阈值则可以转为BroadCastJoin. 结论 先说下整个判断的流程: 1.首先在非分区表情况下并且 spark.sql.statistics.fallBackToHdfs此参数开启时会统计表hdfs目录大小 2.在物理计划生成...
spark.sql.shuffle.partitions 200 配置数据混洗(shuffle)时(join或者聚合操作),使用的分区数 4. sparkSql参数调优 A. Spark.sql.codegen 默认false 若设置为true,Spark SQL会将每个查询都编译为Java字节码。当查询量较大时,这样的设置能够改进查询性能,但不适用于查询量小的情形. B. spark.sql.inMemoryColumnar...
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。©...
testTable3= testTable1.join(broadcast(testTable2), Seq("id"), "right_outer") 3)自动优化 org.apache.spark.sql.execution.SparkStrategies.JoinSelection privatedef canBroadcast(plan: LogicalPlan): Boolean ={ plan.statistics.isBroadcastable||(plan.statistics.sizeInBytes>= 0 &&plan.statistics.sizeIn...
sparksql-cache小表实现mapjoin优化性能 采用多阶段分段聚合),不能改变spark源码的情况下,除了调整各种参数,可操作的空间并不多。 对于表之间的join操作,一般来说我们都知道有mapjoin和reducejoin两种情况。因为...适合不过。在sparksql中,并没有直接提供如mapjoin之类的关键字,但是也不是没有办法,spark提供了broad...
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...
spark.conf.set("spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold", -1) The threshold value for broadcast DataFrame is passed in bytes and can also be disabled by setting up its value as -1. 4. Example of a Broadcast Join For our demo purpose, let us create two DataFrames of one large and one sma...
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; ...