3、广播变量优化提示 当与其他的table或者view进行join时,BROADCAST暗示会指引SPARKSQL去广播指定的table,当SPARK决定连接方法时,即使统计数据高于配置,也会首选BROAD-HASH-JOIN连接,spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold,当指定了JOIN的两端时,SPARK会广播较小的一方,注意:S
import org.apache.spark.sql.{Row, SparkSession} import org.apache.spark.sql.expressions.{MutableAggregationBuffer, UserDefinedAggregateFunction} import org.apache.spark.sql.types.{DataType, LongType, StructField, StructType} def main(args: Array[String]): Unit = { val sparkConf = new SparkConf(...
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...
// 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...
join的开关，spark.sql.join.preferSortMergeJoin=false每个分区的平均大小不超过spark.sql.autoBroadcast...
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): ...
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,如果右表不存在满足...
SparkSQL总体流程介绍 在阐述Join实现之前,我们首先简单介绍SparkSQL的总体流程,一般地,我们有两种方式使用SparkSQL,一种是直接写sql语句,这个需要有元数据库支持,例如Hive等,另一种是通过Dataset/DataFrame编写Spark应用程序。如下图所示,sql语句被语法解析(SQL AST)成查询计划,或者我们通过Dataset/DataFrame提供的APIs组...
6.spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold参数控制被广播的表大小,默认10M7.广播表最大不能超过8G,数据条数不能超过5.12亿条(如果是HashRelationBroadcast则不能超过34.1亿条) Shuffle hash join 当join的表数据量较大时,通过shuffle hash join来处理,具体实现方式为将需要join的表按照join的key进行重分区,将key相同...
// 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...