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...
利用key相同必然分区相同的这个原理,两个表中,key相同的行都会被shuffle到同一个分区中,SparkSQL将较大表的join分而治之,先将表划分成n个分区,再对两个表中相对应分区的数据分别进行Hash Join,这样即在一定程度上减少了driver广播一侧表的压力,也减少了executor端取整张被广播表的内存消耗。其原理如下图: Shuffle...
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;+---+---+|...
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...
Spark mysql 上亿记录 关联查询 sparksql多表关联,大数据场景下,联表远比微小型关系型数据库中使用的频繁。网上有句话:传统数据库单机模式做Join的场景毕竟有限,也建议尽量减少使用Join。然而大数据领域就完全不同,Join是标配,OLAP业务根本无法离开表与表之间的关联,
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...
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 ...
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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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