DPP 是一种分区剪裁机制,它是以分区为单位对大表进行过滤,所以说大表必须是分区表,而且分区字段(可以是多个)必须包含 Join Key。 过滤效果的传导,依赖的是等值的关联关系,比如 t1.part_column = t2.part_column。因此,DPP 仅支持等值 Joins。 执行动态分区过滤必须是收益的,DPP 优化机制才能生效。 下面我们从...
虽然DPP 是默认就开启的,但并不是所有的数据关联场景都可以享受到 DPP 的优化机制,想要利用 DPP 来加速大表数据的读取和访问,数据关联场景还要满足三个额外的条件。 DPP 是一种分区剪裁机制,它是以分区为单位对大表进行过滤,所以说大表必须是分区表,而且分区字段(可以是多个)必须包含 Join Key。 过滤效果的传导...
DPP(Dynamic Partition Pruning,动态分区剪裁) 我们分别就分别就这两个特性进行一下讲解。 AQE(Adaptive Query Execution,自适应查询执行) AQE是Spark SQL的一种动态优化机制,是对查询执行计划的优化。 我们可以设置参数spark.sql.adaptive.enabled为true来开启AQE,在Spark 3.0中默认是false。 在运行时,AQE会结合Shuffle...
本文将总结Spark 3.0中的自适应查询执行(AQE)与动态分区剪裁(DPP)这两个重要特性。在Spark 3.0版本中，新增了多项令人兴奋的新特性，包括动态分区剪裁、自适应查询执行、加速器感知调度、支持 Catalog 的数据源API、SparkR 中的向量化、支持 Hadoop 3/JDK 11/Scala 2.12 等。AQE 是 Spark SQL 的...
DPP(Dynamic Partition Pruning,动态分区剪裁) 我们分别就分别就这两个特性进行一下讲解。 AQE(Adaptive Query Execution,自适应查询执行) AQE是Spark SQL的一种动态优化机制,是对查询执行计划的优化。 我们可以设置参数spark.sql.adaptive.enabled为true来开启AQE,在Spark 3.0中默认是false。
DPP 机制: 每个子查询只扫描外表的子集,把所有子集加起来,就是外表的全量数据 案例 orders 和 transactions 都是事实表,都是 TB 级别 : //orders 订单表 orderId: Int customerId: Int status: String date: Date //分区键 //lineitems 交易明细表 ...
Spark3.0支持动态分区裁剪Dynamic Partition Pruning,简称DPP,核心思路就是先将join一侧作为子查询计算出来,再将其所有分区用到join另一侧作为表过滤条件,从而实现对分区的动态修剪。如下图所示 将select t1.id,t2.pkey from t1 join t2 on t1.pkey =t2.pkey and t2.id<2 优化成了select t1.id,t2.pkey fr...
Spark3.0中的AQE和DPP 摘要:1.AQE(Adaptive Query Execution) 自适应查询执行 默认不开启,通过设置spark.sql.adaptive.enabled=true开启 主要包括三方面: Join策略调整:运行时动态的将原来的Shuffle Join调整为Broadcast Join,依赖Shuffl 阅读全文 posted @ 2022-02-16 23:42 马晟阅读(966) 评论(0) 推荐(1) ...
还有一种join大家都比较熟悉,那就是Broadcast Hash Join。 这种主要是重用广播的结果,来实现filter功能。这个的理解要基于BroadcastExchangeExec。后面出文章详细聊吧。 至于效果码,可以关注浪尖微信公众号:bigdatatip。然后输入 :dpp 获取完整的ppt。