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...
内连接INNER JOIN是最常用的连接操作。从数学的角度讲就是求两个表的交集,从笛卡尔积的角度讲就是从笛卡尔积结果中挑选出“t1.id =t2.id”的结果。 内连接结果 mysql>select*fromt1;+---+---+|id|name|+---+---+|1|zhangsan||2|lisi||4|wangwu|+---+---+mysql>select*fromt2;+---+---+|...
SparkSession是与Spark SQL交互的基本入口点,我们需要先创建一个SparkSession对象。 spark=SparkSession.builder \.appName("MySQL Connection")\.config("spark.jars","/path/to/mysql-connector-java.jar")\.getOrCreate() 1. 2. 3. 4. 在这里,我们指定了应用程序的名称,并通过config方法设置了MySQL连接所需...
spark join 优化 spark sql 优化 一、代码优化 1.在数据统计的时候选择高性能算子。 例如Dataframe使用foreachPartitions将数据写入数据库,不要每个record都去拿一次数据库连接。通常写法是每个partition拿一次数据库连接。 /** * 将统计结果写入MySQL中 * 代码优化:...
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 ...
Spark SQL 连接 MySQL 主要有两种方式: JDBC 连接:通过 JDBC 驱动程序直接连接 MySQL 数据库。 DataFrame API:使用 Spark 的 DataFrame API 读取和写入 MySQL 数据。 应用场景 数据迁移:将 MySQL 中的数据迁移到 Spark 进行进一步处理。 实时数据分析:从 MySQL 中实时读取数据,进行实时分析和处理。
要在SparkSQL中使用JDBC连接MySQL,首先需要添加MySQL的JDBC驱动包,然后在SparkSession中设置JDBC连接参数,最后使用spark.read.jdbc方法读取数据。 在Spark SQL中,我们可以通过JDBC连接器来连接MySQL数据库,以下是步骤: (图片来源网络,侵删) 1、我们需要添加MySQL的JDBC驱动包到我们的项目中,如果你使用的是Maven项目,可以...
在阐述Join实现之前,我们首先简单介绍SparkSQL的总体流程,一般地,我们有两种方式使用SparkSQL,一种是直接写sql语句,这个需要有元数据库支持,例如Hive等,另一种是通过Dataset/DataFrame编写Spark应用程序。如下图所示,sql语句被语法解析(SQL AST)成查询计划,或者我们通过Dataset/DataFrame提供的APIs组织成查询计划,查询计划...
另外MySQL不支持OUTER JOIN,但是我们可以对左连接和右连接的结果做UNION操作来实现。 mysql> select * from t1; +---+---+ | id | name | +---+---+ | 1 | zhangsan | | 2 | lisi | | 4 | wangwu | +---+---+ mysql> select * from t2; +---+---+ | id | gender | +---+...
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...