利用key相同必然分区相同的这个原理,两个表中,key相同的行都会被shuffle到同一个分区中,SparkSQL将较大表的join分而治之,先将表划分成n个分区,再对两个表中相对应分区的数据分别进行Hash Join,这样即在一定程度上减少了driver广播一侧表的压力,也减少了executor端取整张被广播表的内存消耗。其原理如下图: Shuffle...
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...
利用key相同必然分区相同的这个原理,两个表中,key相同的行都会被shuffle到同一个分区中,SparkSQL将较大表的join分而治之,先将表划分成n个分区,再对两个表中相对应分区的数据分别进行Hash Join,这样即在一定程度上减少了driver广播一侧表的压力,也减少了executor端取整张被广播表的内存消耗。其原理如下图: Shuffle...
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...
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...
一、Spark SQL原理 ### --- SparkSQL中的join ~~~ 数据分析中将两个数据集进行 Join 操作是很常见的场景。 ~~~ 在 Spark 的物理计划阶段, ~~~ Spark 的 Join Selection 类会根据 Join hints 策略、Join 表的大小、 ~~~ Join 是等值Join 还是不等值以及参与 Join 的 key 是否可以排序等条件来选择最终...
join是SQL中的常用操作,良好的表结构能够将数据分散到不同的表中,使其符合某种规范(mysql三大范式),可以最大程度的减少数据冗余,更新容错等,而建立表和表之间关系的最佳方式就是join操作。 对于Spark来说有3种Join的实现,每种Join对应的不同的应用场景(SparkSQL自动决策使用哪种实现范式): ...
join的开关，spark.sql.join.preferSortMergeJoin=false每个分区的平均大小不超过spark.sql.autoBroadcast...
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...