reduce-side-join 的缺陷在于会将key相同的数据发送到同一个partition中进行运算,大数据集的传输需要长时间的IO,同时任务并发度收到限制,还可能造成数据倾斜。 reduce-side-join 运行图如下 map-side-join 运行图如下 代码说明 数据1(个别人口信息): 身份证 姓名 ...110lsw222yyy 数据2(全国学生信息): 身份证 ...
join(spark.table("a"), "id").show() 拓展知识 什么时候spark才会使用Map-side Join? 只有当要进行join的表的大小小于spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold(默认是10M)的时候,才会进行mapjoin。 总结 上述的优化同样也适用于其他的计算引擎,比如Impala通过hint和执行表的位置调整也能够优化join操作,通过explain也...
造成大量的网络以及磁盘IO消耗,运行效率极其低下,这个过程一般被称为 reduce-side-join。 如果其中有张表较小的话,我们则可以自己实现在 map 端实现数据关联,跳过大量数据进行 shuffle 的过程,运行时间得到大量缩短,根据不同数据可能会有几倍到数十倍的性能提升。 下文将会以一个 demo 进行说明。 何时使用 在海量...
(1)Map-side Join Map-side Join使用场景是一个大表和一个小表的连接操作,其中,“小表”是指文件足够小,可以加载到内存中。该算法可以将join算子执行在Map端,无需经历shuffle和reduce等阶段,因此效率非常高。 在Hadoop MapReduce中, map-side join是借助DistributedCache实现的。DistributedCache可以帮我们将小文件...
* map-side-join * 取出小表中出现的用户与大表关联后取出所需要的信息 * *///部分人信息(身份证,姓名)val people_info=sc.parallelize(Array(("110","lsw"),("222","yyy"))).collectAsMap()//全国的学生详细信息(身份证,学校名称,学号...)val student_all=sc.parallelize(Array(("110","s1","21...
reduce-side-join 的缺陷在于会将key相同的数据发送到同一个partition中进行运算,大数据集的传输需要长时间的IO,同时任务并发度收到限制,还可能造成数据倾斜。 reduce-side-join reduce-side-join map-side-join map-side-join 代码说明 数据1(个别人口信息): ...
spark-sql或者hive-sql 很多业务场景都会有表关联的的操作,在hive中有map side join优化,对应的在spark-sql中也有map side join。spark中如果在参与join的表中存在小表,可以采用cache broadcast的方式进行优化,避免数据的shuffle,从而一定程度上可以避免数据倾斜,增加spark作业的执行速度。
造成大量的网络以及磁盘IO消耗,运行效率极其低下,这个过程一般被称为 reduce-side-join。如果其中有张表较小的话,我们则可以自己实现在 map 端实现数据关联,跳过大量数据进行 shuffle 的过程,运行时间得到大量缩短,根据不同数据可能会有几倍到数十倍的性能提升。 备注:这个题目面试中非常非常大概率见到,务必搜索...
通过Spark的Broadcast机制,将Reduce侧Join转化为Map侧Join,避免Shuffle从而完全消除Shuffle带来的数据倾斜。 image 案例 通过如下SQL创建一张具有倾斜Key且总记录数为1.5亿的大表test。 INSERT OVERWRITE TABLE test SELECT CAST(CASE WHEN id < 980000000 THEN (95000000 + (CAST (RAND() * 4 AS INT) + 1) * ...
object MapSideJoin { def main(args: Array[String]): Unit={ val conf=newSparkConf().setMaster("local").setAppName("sougoDemo") val sc=newSparkContext(conf); val userRdd=newRddFile().readFileToRdd("J:\\scala\\workspace\\first-spark-demo\\sougofile\\user",sc)//解析用户信息val user...