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...
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...
一、 数据准备二、连接类型2.1 INNER JOIN2.2 FULL OUTER JOIN 2.3 LEFT OUTER JOIN2.4 RIGHT OUTER JOIN2.5 LEFT SEMI JOIN2.6 LEFT ANTI JOIN2.7 CROSS JOIN2.8 NATURAL JOIN三、连接的执行 一、 数据准备 本文主要介绍 Spark SQL 的多表连接，需要预先准备测试数据。分别创建员工和部门的 Datafame...
对于SHUFFLE_REPLICATE_NL 提示,如果连接类型时内部连接,选择 Cartesian Product Join 策略。 (2)接下来判断数据集的大小 当连接数据集中至少有一方小到可以收集到 driver 端,然后广播到每个 executor 时,Broadcast Hash Join 是首选策略。可以被广播的数据集的阈值大小默认是 10M,可以通过 spark.sql.autoBroadcastJoin...
Broadcast Nested Loop Join 这五种连接策略分别对应Spark SQL中五个物理操作符: 三大影响因素在处理实际需求时,可能会根据不同的场景选择不同连接策略,而选择不同的连接操作会得到不同的处理效率。一般情况下,有三个因素影响连接操作的效率,它们分别是: Join type is equi-join or not 连接类型是否为equi-join(...
join是SQL中的常用操作,良好的表结构能够将数据分散到不同的表中,使其符合某种规范(mysql三大范式),可以最大程度的减少数据冗余,更新容错等,而建立表和表之间关系的最佳方式就是join操作。 对于Spark来说有3种Join的实现,每种Join对应的不同的应用场景(SparkSQL自动决策使用哪种实现范式): ...
Spark Sql的Join和关系型数据库Sql的Join有很多相同点,比如inner join、left join、right join、full join,这是二者都有的概念,并且含义相同。 但是,Spark Sql是分布式执行、面对的是海量数据的特点,使得Spark Sql的Join体系要复杂的多。 一,join类型
Join数据是我们在Spark操作中的很重要的一部分。Spark Core 和Spark SQL的基本类型都支持join操作。虽然join很常用而且功能很强大,但是我们使用它的时候,我们不得不考虑网络传输和所处理的数据集过大的问题。在Spark Core中,DAG优化器不像SQL优化器,它不能够重命令或者下压过滤。所以,Spark操作顺序对于Spark Core显得...
1.只支持等值join2.join的key不需要排序3.支持所有的join类型4.构建Hashmap是个内存密集的操作,可能会造成OOM Shuffle sort merge join spark默认的join策略,通过spark.sql.join.preferSortMergeJoin该参数来配置,具体实现分为3个阶段 1.shuffle阶段:将2张表根据joinkey进行重新分区2.sort阶段:对每个分区的数据,...