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;...
spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold=100MB; 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...
开始使用broadcast变量,使用完后,程序结束记得释放 sc = SparkContext(appName=AppNames.JOURNEY_AGGREGATOR_APP_NAME) broadCastForLog = None try: broadCastForLog = ELogForDistributedApp.setLogConf2BroadCast(sc) elogging.initLogFromDict(broadCastForLog.value) except StandardError: pass ... #执行完程序逻...
满足Shuffle Hash Join策略的条件是,至少有一个连接数据集需要小到足以建立一个hash table(使得较小的数据集能够加载到内存中),其大小应该小于广播阈值(spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold)和shuffle分区数的乘积。 此外,较小的数据集需要比较大数据集至少小3倍,否则,基于排序的连接策略可能收益更大。 Shuffle Hash...
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框架自动选择...
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...
spark.sql.join.preferSortMergeJoin=false每个分区的平均大小不超过spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold...
Broadcast Hash Join的条件有以下几个: 被广播的表需要小于spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold所配置的信息,默认是10M; 基表不能被广播,比如left outer join时,只能广播右表。 broadcast hash join可以分为两步: broadcast阶段:将小表广播到所有的executor上,广播的算法有很多,最简单的是先发给driver,driver再统一...
在每个工作节点内部执行连接计算，这可以降低网络的 IO，但会加大每个 Worker Node 的 CPU 负担。是否采用广播方式进行 Join 取决于程序内部对小表的判断，如果想明确使用广播方式进行 Join，则可以在 DataFrame API 中使用 broadcast 方法指定需要广播的小表：empDF.join(broadcast(deptDF), joinExpression).show()