在SparkSQL中,我们可以使用full join操作来实现两个数据集的全连接。Full join会保留左右两个数据集中的所有记录,并将符合连接条件的记录进行匹配。这种操作常用于需要同时保留两个数据集所有数据的情况。 Full Join的语法 在SparkSQL中,可以使用以下语法进行full join操作: SELECT*FROMtable1FULLJOINtable2ONtable1.co...
2、性能优化相关参数 Sparksql仅仅会缓存必要的列,并且自动调整压缩算法来减少内存和GC压力。 3. 广播 在进行表join的时候,将小表广播可以提高性能,spark2.+中可以调整以下参数、 注:在任务超多,广播变量在跨stage使用数据的时候才能凸显其真正作用。 4. 分区数据的调控 spark任务并行度的设置中,spark有两个参数...
// 1.定义连接表达式val joinExpression = empDF.col("deptno") === deptDF.col("deptno")// 2.连接查询 empDF.join(deptDF,joinExpression).select("ename","dname").show()// 等价 SQL 如下：spark.sql("SELECT ename,dname FROM emp JOIN dept ON emp.deptno = dept.deptno").show()2.2 FULL...
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...
本文来介绍 SparkSQL 中的一些常用操作符合语法。 2. 常用操作符 3. AS-新增列/更改字段名 示例: 新增type 列,值为测试。SQL 语句为:select `name` ,'测试' AS type from ab 新增biaoji 列,数学成绩大于 90 标记为 1,否则标记为 0。SQL 语句为:select `math` ,if(`math` >90,1,0) AS biaoji ...
// 等价 SQL 如下: spark.sql("SELECT ename,dname FROM emp JOIN dept ON emp.deptno = dept.deptno").show() 2.2 FULL OUTER JOIN empDF.join(deptDF,joinExpression,"outer").show()spark.sql("SELECT * FROM emp FULL OUTER JOIN dept ON emp.deptno = dept.deptno").show() ...
join的开关，spark.sql.join.preferSortMergeJoin=false每个分区的平均大小不超过spark.sql.autoBroadcast...
讲述spark连接相关的三个方法join，left-outer-join，right-outer-join，在这之前，我们用hiveSQL先跑出...
仅支持等值连接，join key不需要排序支持除了全外连接(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 简介 也称之为Map端JOIN。当有一张...
一、SparkSQL中join的原理 1.1 SparkSQL的5种join策略 概述:spark将参与join的两张表抽象为流式遍历表(streamIter)和查找表(buildIter),通常streamIter为大表,buildIter为小表;通过遍历streamIter表,取出其中的数据,然后到buildIter表中查找满足条件的数据join; ...