• 数据大小:对于大数据集,sort-merge join通常是更好的选择;对于小数据集或内存能够容纳的数据集,shuffle hash join可能更合适。 • 数据分布:如果数据分布均匀且 join 键的基数较高,shuffle hash join可能更有效;如果数据分布不均匀或 join 键的基数较低,sort-merg
当两个表都非常大时,SparkSQL采用了一种全新的方案来对表进行Join,即Sort Merge Join。这种方式不用将一侧数据全部加载后再进行hash join,但需要在join前将数据进行排序。 首先将两张表按照join key进行重新shuffle,保证join key值相同的记录会被分在相应的分区,分区后对每个分区内的数据进行排序,排序后再对相应的...
选择Shuffle hash join策略的条件比较严苛,大前提是不优先采用Sort merge join,即spark.sql.join.preferSortMergeJoin配置项为false。与Broadcast hash join相同的,Shuffle hash join也是先检查右表,后检查左表。以右表为例,还需要满足以下3个条件: 右表能够作为build table; 能够从右表构建本地HashMap; 右表的数...
看到这里,可以初步总结出来如果两张小表join可以直接使用单机版hash join;如果一张大表join一张极小表,可以选择broadcast hash join算法;而如果是一张大表join一张小表,则可以选择shuffle hash join算法;那如果是两张大表进行join呢? Sort Merge Join 上面介绍的方式只对于两张表有一张是小表的情况适用,而对于两...
spark的Shuffle Sort Merge Join过程详解 spark中的shuffle过程,1、shuffle过程2、shuffle机制3、SparkShuffle相关问题总结4、task的生成5、SparkShuffle参数调优博文链接:1、shuffle过程1.1)、shuffle过程如下图:了解Spark的shuffle过程:shuffle操作是在Spark操作中调
1,join类型调优 -- Broadcast Hash Join 适合一张很小的表和一张大表进行Join -- Shuffle Hash Join 适合一张小表(比上一个大一点)和一张大表进行Join -- sort merge join 适合两张大表进行Join 调优方式 不开启AQE 如果是大小表join,尽可能使用broadcast join spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold=50Mspar...
在Spark中,1.1版本之前,框架默认采用的shuffle是hash,1.1之后,默认采用了sort 从下图可以看出在数据量小,mapper和reducer都比较小的时候,二者的性能几乎一样,当数据量大的情况下,sort shuffle的性能明显好一些 shuffle的中文意思是“洗牌” 在这里是将拥有一类特性的数据进行分类,成为有相同特征的数据汇聚到一个节点上...
研究一下Spark Hash Shuffle 和 SortShuffle 原理机制研究一下Spark Hash Shuffle 和 SortShuffle 原理机制研究一下Spark Hash Shuffle 和 SortShuffle 原理机制研究一下Spark Hash Shuffle 和 SortShuffle 原理机制研究一下Spark Hash Shuffle 和 SortShuffle 原理机制...
SparkSQL优化算法 Catalyst优化器运用规则匹配与代价评估算法，自动优化执行计划。谓词下推算法将过滤条件前置到数据源读取阶段，减少50%以上无效数据传输。Join操作采用SortMergeJoin或BroadcastJoin算法，系统根据表大小自动切换，当维度表小于10MB时优先使用广播机制。MLlib机器学习算法 分类算法中，随机森林适合处理高维稀疏...
77,性能调优之在实际项目中算子调优之join内部解密和最佳实战;78,性能调优之在实际项目中算子调优之join不产生Shuffle的情况及其妙用;79,性能调优之在实际项目中算子调优之cogroup内部解密和最佳实战;80,性能调优之在实际项目中算子调优之sortByKey内部解密和最佳实战;...