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。
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 join...
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...
df.registerTempTable("ipTable")//关联 sqlContext.sql("select * from (select * from ipTable)a join (select * from hist)b on a.ip = b.ip")... 设置表广播的阈值,如果有需求且内存足够,可以将该值提高,默认10M spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold...
spark rdd join spark rdd join会自动broadcast 背景 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...
Spark SQL内置了五种连接策略,分别如下所示: Broadcast Hash Join Shuffle Hash Join Shuffle Sort Merge Join Cartesian Product Join Broadcast Nested Loop Join 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...
Apache Spark 是一个用于大规模数据处理的开源分布式计算框架 MapJoin: MapJoin 是一种基于哈希表的连接策略,它将一个表(通常是小表)加载到内存中,然后将其哈希表。接下来,Spark 会将另一个表(通常是大表)的每个分区映射到内存中的哈希表,并执行连接操作。这样,MapJoin 可以在 O(1) 时间内完成连接操作,从而...
我也尝试过 BROADCASTJOIN 和 MAPJOIN 提示 当我尝试使用created_date[分区列] 而不是serial_id作为我的加入条件时,它向我显示广播加入 - spark.sql('select /*+ BROADCAST(pratik_test_temp.crosswalk2016) */ * from pratik_test_staging.crosswalk2016 t join pratik_test_temp.crosswalk2016 c on t.create...
众所周知，Catalyst Optimizer是Spark SQL的核心，它主要负责将SQL语句转换成最终的物理执行计划，在一定...
经过上文的分析,很明显可以得出来这几种 Join 的代价关系:cost(broadcast hash join) < cost(shuffle hash join) < cost(sort merge join),数据仓库设计时最好避免大表与大表的 join 查询,SparkSQL 也可以根据内存资源、带宽资源适量将参数 spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold 调大,让更多 join 实际执行为 ...