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。
hash join阶段:在每个executor上执行 hash join,小表构建为hash table,大表的分区数据匹配hash table中的数据。 Sort Merge 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...
只有 SortMergeJoinExec 和 ShuffledHashJoinExec 这两种类型的join实现会发生shuffle;如果再拓展一下的话,可以说一下这几种join的选择策略(相关源码咱们课上见)。 spark shuffle 2.0以上已经不用hash shuffle了,那join的时候还用hash join 么? shuffle是一种数据分发的方式,它的实现代表的是两个stage之间的数据按照...
Sort Merge Join - 如果Join的表更大一些,#2的方法也用不了,因为内存已经不足以容纳建立一个Hash Table。这时我们的实现方法是,先按照Join Key做Hash Shuffle,然后再按照Join Key做排序,最后我们对Join双方做一个归并,具体流程如下图所示: 实际上对于MaxCompute今天的数据量和规模,我们绝大多数情况下都是使用的So...
但我未能找到一篇文章来解释 shuffle hash join 和 sort merge join 的内部工作原理。 谁能给出这两个的分步算法吗? Alo*_*lon7 这是一个很好的材料: 随机散列连接 排序合并连接 请注意,自 Spark 2.3 以来, 的默认值spark.sql.join.preferSortMergeJoin已更改为true。
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 ...
Join错误的选择了SortMerge Join或ShuffleHash Join。它对Shuffle框架提出的新需求是支持Local Read。
Join策略切换的目的是修正由于Stats预估不准导致Optimizer把本应做的Broadcast Join错误的选择了SortMerge Join或ShuffleHash Join。具体而言，在Join的两张表做完Shuffle Write之后，AQE框架统计了实际大小，若发现小表符合Broadcast Join的条件，则将小表Broadcast出去，跟大表的本地Shuffle数据做Join。流程如下：Join策略...
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 ...
Join策略切换 Join策略切换的目的是修正由于Stats预估不准导致Optimizer把本应做的Broadcast Join错误的选择了SortMerge Join或ShuffleHash Join。具体而言,在Join的两张表做完Shuffle Write之后,AQE框架统计了实际大小,若发现小表符合Broadcast Join的条件,则将小表Broadcast出去,跟大表的本地Shuffle数据做Join。流程如下:...