一、连接类型: Inner Join : 内连接; Full Outer Join : 全外连接; Left Outer Join : 左外连接; Right Outer Join : 右外连接; Left Semi Join : 左半连接; Left Anti Join : 左反连接; Natural Join : 自然连接; Cross (or Cartesian) Join : 交叉 (或笛卡尔) 连接。 二、cross join的例子: W...
Spark Sql是在分布式数据集上进行的计算,相同的key可能位于不同的partition,所以需要将相同的key通过网络收集到同一个partition,这就是著名的Shuffle过程。 Shuffle过程中的网络分发会导致性能大大降低,所以,在满足特定条件时,Spark Sql还提供了一种分发数据的方式,即BroadCast广播,Spark将右表通过广播分发到每个Executor,...
// 1.定义连接表达式val joinExpression = empDF.col("deptno") === deptDF.col("deptno")// 2.连接查询 empDF.join(deptDF,joinExpression).select("ename","dname").show()// 等价 SQL 如下：spark.sql("SELECT ename,dname FROM emp JOIN dept ON emp.deptno = dept.deptno").show()2.2 FULL...
经过上文的分析,可以明确每种Join算法都有自己的适用场景,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broadcast hash join。 http://weixin.qq.com/r/LC4tNdnEu4TErZ1W93s_(二维码自动识别) ...
join的开关，spark.sql.join.preferSortMergeJoin=false每个分区的平均大小不超过spark.sql.autoBroadcast...
sparksql的3种join实现 1、Broadcast Join (小表对大表) 在数据库的常见模型中(比如星型模型或者雪花模型),表一般分为两种:事实表和维度表。 维度表一般指固定的、变动较少的表,例如联系人、物品种类等,一般数据有限。 事实表一般记录流水,比如销售清单等,通常随着时间的增长不断膨胀。
SparkSQL规定broadcast hash join执行的基本条件为被广播小表必须小于参数spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold,默认为10M。 代码实现 //不限定小表的大小 spark.conf.set("spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold", -1) 1. 2. import org.apache.spark.sql.SparkSession ...
在阐述Join实现之前,我们首先简单介绍SparkSQL的总体流程,一般地,我们有两种方式使用SparkSQL,一种是直接写sql语句,这个需要有元数据库支持,例如Hive等,另一种是通过Dataset/DataFrame编写Spark应用程序。如下图所示,sql语句被语法解析(SQL AST)成查询计划,或者我们通过Dataset/DataFrame提供的APIs组织成查询计划,查询计划...
在Spark SQL对接其他数据源的时候,Spark SQL会将SQL进行拆分,将部分SQL下推到对应的数据源去执行,并将数据load回来并转换成RDD方式的进行下一步计算。 基于此,我就在想能不能把join算子也下推到对应数据源去执行(一开始的Spark SQL是不会将join算子下推下去的),抱着这样的想法我开始了调研。
1. 分区的平均大小不超过spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold所配置的值,默认是10M 2. 基表不能被广播,比如left outer join时,只能广播右表 3. 一侧的表要明显小于另外一侧,小的一侧将被广播(明显小于的定义为3倍小,此处为经验值) 我们可以看到,在一定大小的表中,SparkSQL从时空结合的角度来看,将两个表进行...