先来看看这样一条SQL语句:select * from order,item where item.id = order.i_id,参与join的两张表是order和item,join key分别是item.id以及order.i_id。现在假设Join采用的是hash join算法,整个过程会经历三步: 1.确定Build Table以及Probe Table:这个概念比较重要,Build Table会被构建成以join key为key的ha...
1.broadcast hash join:将其中一张较小的表通过广播的方式,由driver发送到各个executor,大表正常被分成多个区,每个分区的数据和本地的广播变量进行join(相当于每个executor上都有一份小表的数据,并且这份数据是在内存中的,过来的分区中的数据和这份数据进行join)。broadcast适用于表很小,可以直接被广播的场景; 2.s...
-- SparkSQL – 有必要坐下来聊聊Join – 有态度的HBase/Spark/BigData (hbasefly.com) 1. 不同数据库引擎对JOIN的实现算法一般不同,我们最常用的mysql中的join实现是Nested Loop Join ,Spark中支持的要更广泛。 下面我们创造两个DF来进行测试。 1. private static 2. new 3. new Customer(100, "张三"...
hadoop@master:~/wujiadong$ spark-submit --driver-class-path /home/hadoop/bigdata/hive/lib/mysql-connector-java-5.1.10-2.jar --class wujiadong_sparkSQL.JdbcOperation --executor-memory 500m --total-executor-cores 2 /home/hadoop/wujiadong/wujiadong.spark.jar 或者 hadoop@master:~/wujiadong...
无论是关系型数据库,还是SQL on Hadoop类的大数据技术组件,都有SQL JOIN功能,join大致分为内连接(inner join)、左外连接(left outer join)、右外连接(right outer join)、全外连接(full outer join)。 笛卡尔积 要理解各种JOIN首先要理解笛卡尔积。笛卡尔积就是将A表的每一条记录与B表的每一条记录进行关联。
SparkSQL对两张大表join采用了全新的算法-sort-merge join,如下图所示,整个过程分为三个步骤: 1. shuffle阶段:将两张大表根据join key进行重新分区,两张表数据会分布到整个集群,以便分布式并行处理 2. sort阶段:对单个分区节点的两表数据,分别进行排序 ...
例如上图所示是电商场景中场景的Join场景。在执行上述的Join SQL的时候，不仅需要把全量的order数据传输...
在聊SparkSQL优化前,我们需要知道: 《SparkSQL的3种Join实现》 《SparkSQL在字节跳动的应用实践和优化实战》 在Spark3.0之前,我们经常做的优化包括: 代码层面的优化 代码语言:javascript 复制 使用reduceByKey/aggregateByKey替代groupByKey。 使用mapPartitions替代普通map。
mysqlDF.show()spark.stop()}} 三、Spark SQL读写Hive 下面的示例程序连接Hive,并读写Hive下的表 主要步骤如下 1:在pom.xml中添加Hive依赖包 2:连接Hive 3:新建表 4:向Hive表写入数据,新scala类sparksqlToHIVE,主要功能是读取D盘下的people.txt文件,使用编程方式操作DataFrame,然后插入到HIVE的表中。
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