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|+--
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...
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;+---+---+|...
SparkSql中join的实现( inner join,left outer join,right outer join,full outer join),程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
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 ...
SparkSQL中的三种Join及其实现(broadcast join、shuffle hash join和sort merge join),程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
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...
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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 ...