SparkSQL中的三种Join及其实现(broadcast join、shuffle hash join和sort merge join) 1.小表对大表(broadcast join) 将小表的数据分发到每个节点上,供大表使用。executor存储小表的全部数据,一定程度上牺牲了空间,换取shuffle操作大量的耗时,这在SparkSQL中称作Broadcast Join
Sort-Merge Join(排序合并连接)通常在数据已经排序或可以被高效地排序时表现良好。它通过将两个要连接的数据集分别排序,然后按照排序顺序逐行比较和连接,从而避免了像shuffle hash join那样的大量数据重分配(shuffle)。 对于数据倾斜问题,sort-merge join可能有助于减少倾斜的影响,因为它依赖于排序后的顺序连接,而不是...
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。
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...
Spark难点 | Join的实现原理 Join背景 当前SparkSQL支持三种join算法:Shuffle Hash Join、Broadcast Hash Join以及Sort Merge Join。其中前两者归根到底都属于Hash Join,只不过载Hash Join之前需要先Shuffle还是先Broadcast。其实,Hash Join算法来自于传统数据库,而Shuffle和Broadcast是大数据在分布式情况下的概念,两者结合的...
2.hash join 小的数据分片会作为hash表,在executour中进行hash join 使用条件: 将smj关闭 set spark.sql.join.preferSortMergeJoin =false 调整广播阈值 set spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold=2g 适合场景: 仅用于= join,不适合非等值关联 不适用数据倾斜的数据,会导致oom(但是有些说明是溢出的会写在磁盘上...
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 ...
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 ...
参数:spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold ·Shuffle Hash Join 当要JOIN的表数据量比较大时使用,可以将大表按照JOIN的key进行重分区,保证每个相同的JOIN key都发送到同一个分区中 大表和大表join的情况下,Shuffle Hash Join和Sort Merge Join哪个效率更高?
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...