spark sql中的几种数据库join 一、连接类型: Inner Join : 内连接; Full Outer Join : 全外连接; Left Outer Join : 左外连接; Right Outer Join : 右外连接; Left Semi Join : 左半连接; Left Anti Join : 左反连接; Natural Join : 自然连接; Cross (or Cartesian) Join : 交叉 (或笛卡尔) 连...
Inner Join : 内连接; Full Outer Join : 全外连接; Left Outer Join : 左外连接; Right Outer Join : 右外连接; Left Semi Join : 左半连接; Left Anti Join : 左反连接; Natural Join : 自然连接; Cross (or Cartesian) Join : 交叉 (或笛卡尔) 连接。 1 -- LEFT SEMI JOIN 2 SELECT * FROM...
可以通过调整spark.sql.shuffle.partitions参数来控制 Shuffle 分区的数量。 spark.conf.set("spark.sql.shuffle.partitions","200")// 设置 200个分区 1. 使用多阶段处理:分解复杂的 Cross Join 操作为多个简单的 Job。 流程图 使用Mermaid 语法描述的整个处理流程: 是否开始创建数据集执行 Cross Join数据倾斜?优...
通过参数spark.sql.crossJoin.enabled开启,方式如下: spark.conf.set("spark.sql.crossJoin.enabled", "true")
empDF.join(deptDF, joinExpression, "cross").show()spark.sql("SELECT * FROM emp CROSS JOIN dept ON emp.deptno = dept.deptno").show()2.8 NATURAL JOIN 自然连接是在两张表中寻找那些数据类型和列名都相同的字段，然后自动地将他们连接起来，并返回所有符合条件的结果。spark.sql("SELECT * FROM emp...
2.7 CROSS JOIN empDF.join(deptDF,joinExpression,"cross").show()spark.sql("SELECT * FROM emp CROSS JOIN dept ON emp.deptno = dept.deptno").show() 2.8 NATURAL JOIN 自然连接是在两张表中寻找那些数据类型和列名都相同的字段,然后自动地将他们连接起来,并返回所有符合条件的结果。
1.广播阶段:通过collect算子将小表数据拉到Driver端,再把整体的小表广播致每个Executor端一份。 2.关联阶段:会对stream table和build table两个表使用内、外两个嵌套的for循环依次扫描,通过关联键进行关联。 ◦限制条件: 1.仅支持内连接。 2.开启参数:spark.sql.crossJoin.enabled=true。
1.广播阶段:通过collect算子将小表数据拉到Driver端,再把整体的小表广播致每个Executor端一份。 2.关联阶段:会对stream table和build table两个表使用内、外两个嵌套的for循环依次扫描,通过关联键进行关联。 ◦限制条件: 1.仅支持内连接。 2.开启参数:spark.sql.crossJoin.enabled=true。
sql("SELECT * FROM emp CROSS JOIN dept ON emp.deptno = dept.deptno").show() 2.8 NATURAL JOIN 自然连接是在两张表中寻找那些数据类型和列名都相同的字段,然后自动地将他们连接起来,并返回所有符合条件的结果。 spark.sql("SELECT * FROM emp NATURAL JOIN dept").show() 以下是一个自然连接的...
仅支持内连接支持等值和不等值连接开启参数spark.sql.crossJoin.enabled=true 简介 该方式是在没有合适的JOIN机制可供选择时，最终会选择该种join策略。优先级为：Broadcast Hash Join > Sort Merge Join > Shuffle Hash Join > cartesian Join > Broadcast Nested Loop Join.在Cartesian 与Broadcast Nested Loop ...