Broadcast Hash Join相比其他的JOIN机制而言，效率更高。但是，Broadcast Hash Join属于网络密集型的操作(数据冗余传输)，除此之外，需要在Driver端缓存数据，所以当小表的数据量较大时，会出现OOM的情况被广播的小表的数据量要小于spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold值，默认是10M
(6)如果以上条件都没有满足,则会选择 BroadcastNestedLoopJoin ,此时会将 streamTable 和 buildTable 进行嵌套循环 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 privatedefinnerJoin(relation:Broadcast[Array[InternalRow]]):RDD[InternalRow]={streamed.execute().mapPartitionsInternal{streamedIter=>val buildR...
◦Shuffle Hash Join(SHJ):洗牌散列连接 ◦Shuffle Sort Merge Join(SMJ):洗牌排列合并联系 ◦Cartesian Product Join(CPJ):笛卡尔积连接 ◦Broadcast Nested Loop Join(BNLJ):广播嵌套循环连接 2、连接影响因素 2.1、连接类型是否为equi-join(等值连接) 等值连接是指一个连接条件中只包含“=”比较的连接,而...
Broadcast Nested Loop Join 这五种连接策略分别对应Spark SQL中五个物理操作符: 三大影响因素在处理实际需求时,可能会根据不同的场景选择不同连接策略,而选择不同的连接操作会得到不同的处理效率。一般情况下,有三个因素影响连接操作的效率,它们分别是: Join type is equi-join or not 连接类型是否为equi-join(...
Join 或者没有指定 Join 条件,则会选择Broadcast nested loop join或Shuffle-and-replicate nested loop join。 不同的 Join 策略在执行上效率差别很大,了解每种 Join 策略的执行过程和适用条件是很有必要的。 1、Broadcast Hash Join Broadcast Hash Join的实现是将小表的数据广播到Spark所有的Executor端,这个广播过...
1.left join广播右表,right join广播左表,inner join广播两张表。 4.5、Broadcast Nested Loop Join(BNLJ):广播嵌套循环连接 ◦主要分为两个阶段: 1.广播阶段:通过collect算子将小表数据拉到Driver端,再把整体的小表广播致每个Executor端一份。 2.关联阶段:会对stream table和build table两个表使用内、外两...
等值连接可以选择Broadcast Hash Join、Shuffle Hash Join或Sort Merge Join。 非等值连接只能选择Cartesian Join或Broadcast Nested Loop Join。 性能需求: 如果需要高性能,尽量避免使用Cartesian Join和Broadcast Nested Loop Join。 可以通过调整spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold参数来控制广播阈值,以优化Broadcast Hash...
JOIN的实现机制 Spark中的JOIN对应BaseJoinExec的五个子类,他们分别是 BroadcastHashJoinExec、BroadcastNestedLoopJoinExec、ShuffledHashJoinExec、SortMergeJoinExec、CartesianProductExec,源码关系如下: 可能大家平时没有太关注这里头有啥联系,但是当我们把这些摆在一起的时候我们其实很明显发现Broadcast和Hash就出现了个,...
Broadcast Nested Loop Join Shuffle Hash Join 简介 当要JOIN的表数据量比较大时,可以选择Shuffle Hash Join。这样可以将大表进行按照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。如下图示: 如上图所示:Shuffle Hash Join的基本步骤主要有以下两点: ...
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。