这里的join指的是innerjoin即只取出匹配到的数据项,只需要在上面的实现方式中加个filter即可 d1.map(lambdarow:(row[0],(row[1],d2_dict.get(row[0]))).filter(lambdarow:row[1][1]isnotNone).flatMap(doJoin).collect() >>>[(1, (2, 'd')), (1, (2, 'a')), (2, (3, 'b')), ...
2、将过滤条件放在join之前,使得join的数据量尽量最少 3、在join之前将两个表按相同分区数进行重新分区 reduce-join:指将两个表按key值进行分区,相同key的数据会被分在同一个分区,最后使用mapPartition进行join操作。 4、如果需要减少分区和并行度,请使用coalesce 而非repartition 方法。 * If you are decreasing ...
默认Shuffle Sort Merge Join转为Shuffle Hash Join条件: 两表数据分布均匀 内表所有数据分片,能放入内存 每个数据分片的切分 : 根据并发度/执行内存,计算每个 Task 消耗的内存上下限 结合分布式数据集尺寸与上下限,计算出并行度 利用Join Hints 选择 Shuffle Hash Join select /*+ shuffle_hash(orders) */ sum(...
rdd1.join(rdd2):不提供并行度和分区器;则调用defaultPartitioner方法来获取分区器,如果两个rdd的分区器不都为空,则获取分区数较大的rdd的分区器作为 join的分区器;如果都为空,则返回HashPartitioner,分区数为spark.default.parallelism,如果没设置该参数,则用两个rdd中分区较大的作为分区数; rdd1.join(rdd2, 5...
inner join(默认):保留左右两个数据集中都有的key outer join:保留左/右数据集中所有的key,另一个中只有与之匹配的行会保留 cross join:连接左边数据的每一行和右边数据的每一行。(行的笛卡尔乘积) 2.3 Dataset 它用于在Java和Scala中编写静态类型的代码,不支持动态类型的语言(R和Python) Type-Safe:不会意外地...
另外对于上例中的左表第三行数据,用 Inner Join 会输出三行结果,再用 Condition 过滤以后还剩两行,但是 Semi Join 的语义是只保留一行结果,所以还涉及到一个结果去重问题,无形中增加了计算量、复杂度。所以该方案也不够理想。 前面讲到 ClickHouse 现有的向量化、Codegen 都无法解决 Conditional Semi Join 遇到的...
根据JOIN的条件,JOIN可分为两大类:等值连接和非等值连接。等值连接会涉及一个或多个需要同时满足的相等条件。在两个输入数据集的属性之间应用每个等值条件。当使用其他运算符(运算连接符不为**=**)时,称之为非等值连接。 JOIN的类型 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...
这⾥的join指的是innerjoin即只取出匹配到的数据项,只需要在上⾯的实现⽅式中加个filter即可 d1.map(lambda row:(row[0],(row[1],d2_dict.get(row[0]))).filter(lambda row:row[1][1] is not None).flatMap(doJoin).collect()>>>[(1, (2, 'd')), (1, (2, 'a')), (2, (3...
Join.java: inner join关联。 Cogroup.java: 根据两个要进行合并的两个RDD操作,生成一个CoGroupedRDD的实例, 这个RDD的返回结果是把相同的key中两个RDD分别进行合并操作,最后返回的RDD的value是一个Pair的实例, 这个实例包含两个Iterable的值,第一个值表示的是RDD1中相同KEY的值,第二个值表示的是RDD2中相同key...
join:熟悉sql的估计肯定不陌生,join有以下几种:inner join、left join、right join、outer join。这个操作join的RDD和xxxByKey对应的RDD应该具有相同的数据格式,对,就是[(x1, y1), (x2, y2)...]这种格式。 有时候光说不好理解,看例子就能很容易明白。