1. 被广播的表需要小于spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold所配置的值,默认是10M (或者加了broadcast join的hint) 2. 基表不能被广播,比如left outer join时,只能广播右表 看起来广播是一个比较理想的方案,但它有没有缺点呢?也很明显。这个方案只能用于广播较小的表,否则数据的冗余传输就远大于shuf
确认Spark SQL是否支持broadcast机制进行join操作: 是的,Spark SQL支持broadcast机制进行join操作。这种机制通过广播小表到所有工作节点,避免了shuffle操作,从而提高了join操作的性能。 阐述broadcast机制在Spark SQL中的作用: Broadcast机制在Spark SQL中的主要作用是优化join操作。通过将小表广播到所有节点,大表可以直接...
1、分区的平均大小不超过 spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold 所配置的值,默认是 10M。 2、基表不能被广播,比如 left outer join 时,只能广播右表。 3、一侧的表要明显小于另外一侧,小的一侧将被广播(明显小于的定义为3倍小) 我们可以看到,在一定大小的表中,SparkSQL从时空结合的角度来看,将两个表进行重新...
spark.sql.adaptive.autoBroadcastJoinThreshold=100MB;(spark3.0版本AQE模式)spark.sql.adaptive.autoBroadcastTimeout=3600;(spark3.0版本AQE模式) 1. 2. 3. ps:禁用广播命令: set spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold=-1; Broadcast Join 的条件有以下几个: (1)被广播的表需要小于 spark.sql.autoBroadcastJoin...
spark rdd join spark rdd join会自动broadcast 背景 Spark在判断能否转为BroadCastJoin时主要是根据输入表的大小是否超过了 spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold 参数所配置的大小,如果未超过阈值则可以转为BroadCastJoin. 结论 先说下整个判断的流程: 1.首先在非分区表情况下并且 spark.sql.statistics.fallBackToHdfs...
对于SHUFFLE_REPLICATE_NL 提示,如果连接类型时内部连接,选择 Cartesian Product Join 策略。 (2)接下来判断数据集的大小 当连接数据集中至少有一方小到可以收集到 driver 端,然后广播到每个 executor 时,Broadcast Hash Join 是首选策略。可以被广播的数据集的阈值大小默认是 10M,可以通过 spark.sql.autoBroadcastJoin...
1. 分区的平均大小不超过spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold所配置的值,默认是10M 2. 基表不能被广播,比如left outer join时,只能广播右表 3. 一侧的表要明显小于另外一侧,小的一侧将被广播(明显小于的定义为3倍小,此处为经验值) 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...
SparkSQL的3种Join实现 Broadcast Join 大家知道,在数据库的常见模型中(比如星型模型或者雪花模型),表一般分为两种:事实表和维度表。维度表一般指固定的、变动较少的表,例如联系人、物品种类等,一般数据有限。而事实表一般记录流水,比如销售清单等,通常随着时间的增长不断膨胀。 因为Join操作是对两个表中key值相同...
Broadcast Hash Join(BHJ)是SparkSQL 实现分布式join的四种核心方式之一,另外三个是 Sort Merge Join(SMJ) 、 Shuffled Hash Join(SHJ)、Broadcast nested loop join (BNLJ)。 可以通过在SQL中添加hint的方式指定采用BHJ实现join(参考[SparkSQL tunning](Performance Tuning))。但是,更多的情况是依赖SparkSQL框架自动...