可以看出有多个多级分区,第一级分区dt=20190722,第二级dn=webA 上面两个sql的区别,一个过滤条件写在on下面,一个过滤条件写在where下面 未决断计划内容如下: 这里先扫一个表,然后再扫一个表,接着判断过滤条件,从这里能够看出来扫完表之后过滤条件就出现在这里。 下面的inner join的过滤条件一个写在where下面,...
内连接(Inner Join)：仅从输入数据集中输出匹配连接条件的记录。外连接(Outer Join)：又分为左外连接、右外链接和全外连接。半连接(Semi Join)：右表只用于过滤左表的数据而不出现在结果集中。交叉连接(Cross Join)：交叉联接返回左表中的所有行，左表中的每一行与右表中的所有行组合。交叉联接也称作笛卡尔积。
在两个数据集比较的列有唯一值,使用默认join(inner join)会有较好的性能,但要注意:两个数据集中不匹配的key值的数据行将会被丢掉,另外,当比较的列有重复值时,会进行排列组合操作,此时可能会衍生出大量的数据,很可能会产生shuffle。 当两个数据集有重复的key时,执行join操作时可能会让数据膨胀,此时,最好先对数...
如果join左边逻辑计划满足getPartitionTableScan,且join的类型是innerjoin/leftSemi/RightOuter,且该join右边逻辑计划不是一个流且存在比如> <这种的filter, 才会在左边逻辑计划插入一个DynamicPruningSubquery的父节点,但是插入该节点还有两个条件是pruningHasBenefit或者SQLConf.get.exchangeReuseEnabled 满足,默认SQLConf.ge...
Shuffle Hash Join 当两个数据集都小于可以使用Broadcast Hash Join的阈值时,采用Shuffle Join,先对两个数据集进行Shuffle,Shuffle是意思是根据key的哈希值,对两个数据集进行重新分区,使得两个数据集中key的哈希值相同的记录会被分配到同一个executor上,此时在每个executor上的分区都足够小,各个executor分别执行Hash Join...
在关系型数据库中,Join操作是通过将两个表的共同列进行比较,然后将满足条件的记录组合在一起形成结果集。在Spark SQL中,Join操作也是通过类似的原理进行的,但是在分布式环境下的Join操作需要考虑更多的因素,例如数据分区、节点间通信等。 操作类型 在Spark SQL中,常见的Join操作类型包括内连接(inner join)、外连接(...
一、 数据准备二、连接类型2.1 INNER JOIN2.2 FULL OUTER JOIN 2.3 LEFT OUTER JOIN2.4 RIGHT OUTER JOIN2.5 LEFT SEMI JOIN2.6 LEFT ANTI JOIN2.7 CROSS JOIN2.8 NATURAL JOIN三、连接的执行 一、 数据准备 本文主要介绍 Spark SQL 的多表连接，需要预先准备测试数据。分别创建员工和部门的 Datafame...
首先,对于两张参与JOIN的表,分别按照join key进行重分区,该过程会涉及Shuffle,其目的是将相同join key的数据发送到同一个分区,方便分区内进行join。 其次,对于每个Shuffle之后的分区,会将小表的分区数据构建成一个Hash table,然后根据join key与大表的分区数据记录进行匹配。
原理:与Broadcast Hash Join类似,先对小表进行广播,但是不对广播后的小表建立hash表,而是for循环遍历广播表; 适用条件: 支持等值和非等值连接:由于也是遍历两张表,所以支持非等值连接,并且支持所有join类型; 广播表的选择:left out join会广播右表,inner join时两张表都会广播;性能非常低; ...
对于右边的逻辑计划也是类似的处理方式。只不过join的类型要求为inner/LeftOuter pruningHasBenefit方法的计算逻辑为: 如果filterRatio*getPartitionTableScan.stats.sizeInByte>该逻辑计划涉及的所有叶子节点.stats.sizeInByte 则可以添加DynamicPruningSubquery返回整个新的join操作 Join(newLeft, newRight, joinType, Some...