对于没有通过这个过滤条件的行,我们通过ri.joinResultGenerator.emitToChunk函数发送给 resultGenerator, 这个 resultGenerator 是一个 interface,具体是否输出这行数据,会由 join 的类型决定,比如外连接则会输出,内连接则会忽略。具体
在 Spark 中,Sort-Merge Join 是一种常用的连接方法,适用于大规模数据处理。当我们需要连接两个大的 DataFrame 时,使用 Sort-Merge Join 可以有效提高查询性能。本文将介绍 Sort-Merge Join 的基本概念,并通过示例代码来帮助理解。 Sort-Merge Join 概述 Sort-Merge Join 是基于排序的连接算法。其基本原理是先对...
SORT-MERGE JOIN –Sorts tables on the join key and then merges them together –Sorts are expensive ? NESTED LOOPS –Retrieves a row from one table and finds the corresponding rows in the other table –Usually best for small numbers of rows ? HASH JOIN –Build hash table in memory for sm...
| 1 | SORT AGGREGATE | | 1 | 1 | 1 |00:00:00.01 | 19 | | | | | 2 | MERGE JOIN | | 1 | 100 | 100 |00:00:00.01 | 19 | | | | | 3 | SORT JOIN | | 1 | 100 | 100 |00:00:00.01 | 4 | 2048 | 2048 | 2048 (0)| | 4 | TABLE ACCESS FULL| TEST1 |1| 100...
Sort-Merge Join的缺点 内存消耗:排序和合并过程中可能会消耗大量内存。 排序开销:初始的排序步骤可能会导致性能瓶颈。 底层执行流程 Hive中的Sort-Merge Join主要分为以下几个步骤: 输入数据的读取:从HDFS读取需要连接的两个数据表。 数据排序:分别对两个数据集按连接键进行排序。
MySQL的Sort-MergeJoin是一种常见的连接（JOIN）算法，用于在执行SQL查询时合并两个表的数据。其原理如下： 1.首先，需要对连接的两个表按照连接条件进行排序，即在连接列上完成排序操作。这通常涉及对两个表的连接列构建索引，以提高排序的效率。 2.排序完成后，可以开始执行Sort-MergeJoin算法。该算法会维护两...
在Apache Spark中,选择使用sort-merge join或shuffle hash join来避免过多的 shuffle 主要取决于数据的大小、分布以及具体的查询需求。以下是使用这两种 join 方式的场景及其避免过多 shuffle 的策略: Sort-Merge Join 适用场景: • 当两个大表进行 join 操作时,如果它们已经按 join 键排序或者可以容易地排序,那...
以JoinNode为基础,替换成SortMergeJoinNode。 如果JoinNode带有filter,需新增前置FilterNode以解决此问题。 @Override public Result apply(JoinNode node, Captures captures, Context context) { if (node.getFilter().isPresent()) { PlanNode smj = new SortMergeJoinNode(context.getIdAllocator().getNextId()...
Sort merge join是一种常见的数据库连接算法,可用于将两个有序数据集进行连接。它的原理如下: 1.数据集的排序:首先,需要将要连接的数据集按照连接键进行排序。这样可以保证相同键值的记录在相邻的位置,方便后续的连接操作。 2.连接操作:从两个排序后的数据集中分别取出第一个记录,比较它们的连接键的值。如果两个...
前面两个很好理解,基本上每个人都会接触到,但最后一种,可能有同学还是比较陌生,SMB 存在的目的主要是为了解决大表与大表间的 Join 问题,分桶其实就是把大表化成了“小表”,然后 Map-Side Join 解决之,这是典型的分而治之的思想。在聊 SMB Join 之前,我们还是先复习下相关的基础概念。