利用key相同必然分区相同的这个原理,两个表中,key相同的行都会被shuffle到同一个分区中,SparkSQL将较大表的join分而治之,先将表划分成n个分区,再对两个表中相对应分区的数据分别进行Hash Join,这样即在一定程度上减少了driver广播一侧表的压力,也减少了executor端取整张被广播表的内存消耗。其原理如下图: Shuffle...
Join 策略是指在join操作中选择的执行策略。Spark-SQL 支持多种join策略,包括Broadcast Hash Join、Shuffle Hash Join和Sort Merge Join。 优化方法: 使用Broadcast Hash Join:当一个小表的数据量较小且可以广播到所有节点时,使用Broadcast Hash Join可以避免shuffle操作,从而提高join操作的性能。 valsmallDF=spark.rea...
原理:对大表和小表使用相同的分区算法和分区数进行分区(根据join key分区),也就是shuffle;这样就保证了相同hash值的数据在同一个分区中,然后对小表的分区构建hash map,最后进行本地的hash join; 适用条件: 设置参数:要把spark.sql.join.preferSortMergeJoin设为false,默认是true,也就是默认使用SortMergeJoin 小...
protected def join(streamedIter: Iterator[InternalRow],hashed: HashedRelation,numOutputRows: SQLMetric): Iterator[InternalRow] = {val joinedIter = joinType match {case _: InnerLike =>innerJoin(streamedIter, hashed)case LeftOuter | RightOuter =>outerJoin(streamedIter, hashed)case LeftSemi =>semi...
Spark是一个分布式的计算引擎,可以通过分区的形式将大批量的数据划分成n份较小的数据集进行并行计算。这种思想应用到Join上便是Shuffle Hash Join了。利用key相同必然分区相同的这个原理,Spark将较大表的join分而治之,先将表划分成n个分区,再对两个表中相对应分区的数据分别进行Hash Join。其原理如下图: ...
默认大小可以通过配置 spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold的值来调整,该设置基于你的driver端和executor端的可用内存。 在内部,Broadcast Hash Join重写了requiredChildDistribution方法并声明了数据集的广播分发需求。 当在实际执行之前应用EnsureRequirements规则时,将在执行连接之前添加BroadcastExchange物理运算符:(原理可...
// 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...
inner join inner join是一定要找到左右表中满足join条件的记录,我们在写sql语句或者使用DataFrmae时,可以不用关心哪个是左表,哪个是右表,在spark sql查询优化阶段,spark会自动将大表设为左表,即streamIter,将小表设为右表,即buildIter。这样对小表的查找相对更优。其基本实现流程如下图所示,在查找阶段,如果右...
大数据基础之Spark(8)Spark中Join实现原理 spark中join有两种,一种是RDD的join,一种是sql中的join,分别来看: 1 RDD join org.apache.spark.rdd.PairRDDFunctions /*** Return an RDD containing all pairs of elements with matching keys in `this` and `other`. Each...