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shuffle的开销;...
这些sort以及shuffle过程都省略了,因此效率还会差那么多。 3.强制广播join 这里首先关闭自动广播join,将参数设定为-1,然后采用Hint的方式进行强制广播join,Hint就是在写sql的时候加上对应的语法,注意这里写上BROADCASTJOIN之后,需要将小表明确的指定。 这里的BROADCASTJOIN、BROADCAST和MAPJOIN都是同一种写法。这三种执行...
Broadcast Hash Join相比其他的JOIN机制而言，效率更高。但是，Broadcast Hash Join属于网络密集型的操作(数据冗余传输)，除此之外，需要在Driver端缓存数据，所以当小表的数据量较大时，会出现OOM的情况被广播的小表的数据量要小于spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold值，默认是10MB(10485760)被广播表的大小阈值不能...
1.一张表的大小满足被broadcast的条件(spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold值,默认是10MB),则选择Broadcast hash join 2.spark.sql.join.preferSortMergeJoin=false && 小表小到可以创建hashtable(spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold(广播表的参数,默认10M)*分区数)&& 大表大小在小表的3倍以上) 选择shuffle hash...
(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shuffle的...
将参数spark.sql.join.prefersortmergeJoin (default true)置为false Broadcast Hash Join 简介 也称之为Map端JOIN。当有一张表较小时,我们通常选择Broadcast Hash Join,这样可以避免Shuffle带来的开销,从而提高性能。比如事实表与维表进行JOIN时,由于维表的数据通常会很小,所以可以使用Broadcast Hash Join将维表进行B...
Broadcast Join 的条件有以下几个: (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...
sparksql hint 广播join Spark学习笔记——SparkCore核心编程之累加器、广播变量 文章目录 Spark学习笔记——SparkCore核心编程之累加器、广播变量 累加器 累加器的引入 累加器的原理 累加器的使用 1.系统累加器 2. 自定义累加器 广播变量 累加器 累加器的引入...
支持除了全外连接(full outer joins)之外的所有join类型 需要对小表构建Hash map,属于内存密集型的操作,如果构建Hash表的一侧数据比较大,可能会造成OOM 将参数*spark.sql.join.prefersortmergeJoin (default true)*置为false Broadcast Hash Join 也称之为Map端JOIN。当有一张表较小时,我们通常选择Broadcast Hash ...
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shuffle的开销;...