最后,我们对sortedRDD1和sortedRDD2进行Sort Merge操作,将具有相同键的记录进行合并,生成连接结果。最终的结果存储在result中。 甘特图 下面是Shuffle Sort Merge Join操作的甘特图,用于展示操作的执行顺序和耗时: Shuffle Sort Merge Join甘特图 上述甘特图显示了Shuffle Sort Merge Join操作的执行顺序:首先进行Shuffle操作...
1、byKey类的算子:比如reduceByKey、groupByKey、sortByKey、aggregateByKey、combineByKey 2、repartition类的算子:比如repartition(少量分区变成多个分区会发生shuffle)、repartitionAndSortWithinPartitions、coalesce(需要指定是否发生shuffle)、partitionBy 3、join类的算子:比如join(先groupByKey后再join就不会发生shuffle)...
• 数据大小:对于大数据集,sort-merge join通常是更好的选择;对于小数据集或内存能够容纳的数据集,shuffle hash join可能更合适。 • 数据分布:如果数据分布均匀且 join 键的基数较高,shuffle hash join可能更有效;如果数据分布不均匀或 join 键的基数较低,sort-merge join可能更合适。 • 资源限制:sort-mer...
sort - merge的全过程 由于在join的时候,2个数据集合是有序的,可以merge完数据后,扔掉相关数据 这样可以在磁盘读写的时候不至于merge出来 shuffleHash join 这里不用排序,直接join,速度更快 但是如果单个executor数据量过大,或者数据倾斜,就会导致OOM
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...
ShuffleExchangeExec:对应sql中shuffle hash join、sort merge join或者聚合类的操作,比如group by,grouping sets。 Shuffle机制 所谓shuffle就是把不同节点上的数据按相同key值拉取到一个节点上。 shuffle发生在map 和reduce之间(也可以说是两个stage之间),分为shuffleWrite 和shuffleRead两个过程。
表1 ShuffleMergeJoin 优化效果 图4 展示的是数据源有序情况下 MergeJoin 的并行化过程,区别就是数据不再经过 Sort 算子。这种情况下计算的负载本身比较轻量,相比之下根据哈希值来分发数据的 Splitter 就成为了系统的性能瓶颈,并行化以后性能提升并不明显。
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 broadcast hash join...
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 broadcast hash join...
首先使用单机的join order算法,求解出一个单机最优的执行计划。然后对执行计划进行二次扫描,为每个算子确定其分布式执行计划,是应该使用merge group还是shuffle group,是应该用broadcast join还是shuffle join。在这个过程中,还会经历多次递归扫描,判断是否可以开启colocate shuffle,是否需要使用hybrid shuffle,是否满足shuffle...