方案五:将reduce join转为map join 场景:对RDD或Spark SQL使用join类操作或语句,且join操作的RDD或表比较小(百兆或1,2G); 思路:使用broadcast和map类算子实现join的功能替代原本的join,彻底规避shuffle。对较小RDD直接collect到内存,并创建broadcast变量;并对另外一个RDD执行map类算子,在该算子的函数中,从broadcast...
示例代码 以下是一个使用PySpark进行Sort Merge Join操作的示例代码,以及如何解决数据倾斜问题。 frompyspark.sqlimportSparkSessionfrompyspark.sql.functionsimportcol,rand# 创建SparkSessionspark=SparkSession.builder \.appName("Sort Merge Join Example")\.getOrCreate()# 创建两个DataFramedf1=spark.createDataFrame(...
我认为你在这里尝试的是一个连接（实际上是左连接，因为在连接时Prio列中有NULL值）。你可以这样做：
我最终定义了自己的笛卡儿连接函数
学会vlookup,SQL中的join,Python中的merge很容易理解。 学会数据透视表,SQL中的group,Python中的pivot_table也是同理。 这两个搞定,基本10万条以内的数据统计没啥难度,80%的办公室白领都能秒杀。 Excel是熟能生巧,多找练习题。还有需要养成好习惯,不要合并单元格,不要过于花哨。表格按照原始数据(sheet1)、加工...
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这个函数的PySpark等价物不能作为内置方法使用，但是可以使用join、window和函数的组合来实现。第一步是...