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...
spark.sql.join.preferSortMergeJoin:是否优先选择SortMergeJoin,默认为false。 代码示例 下面是一个简单的示例,演示如何在Spark SQL中配置Join优化参数: importorg.apache.spark.sql.SparkSessionvalspark=SparkSession.builder().appName("Join Optimization Example").config("spark.sql.cbo.enabled","true").config...
先来看看这样一条SQL语句:select * from order,item where item.id = order.i_id,很简单一个Join节点,参与join的两张表是item和order,join key分别是item.id以及order.i_id。现在假设这个Join采用的是hash join算法,整个过程会经历三步: 确定Build Table以及Probe Table:这个概念比较重要,Build Table使用join k...
Spark join策略中,如果当一张小表足够小并且可以先缓存到内存中,那么可以使用Broadcast Hash Join,其原理就是先将小表聚合到driver端,再由driver端广播分发到各个大表分区中,那么再次进行join的时候,就相当于大表的各自分区的数据与小表进行本地join,从而规避了shuffle。 广播join默认值为10MB,由spark.sql.autoBroad...
将·spark.sql.shuffle.partitions设置为总vcore的2到3倍可以达到最优效果不添加缩小分区coalesce可以看到有36个任务任务分配也很平均,达到优化效果,避免空转情况,合理利用cpu资源,任务时间缩短到2.5分钟回到顶部 4、广播join将小表聚合到driver端,分发到每个executor,规避shuffle,避免此stage只适合小表join大表正常大表...
执行以下rightouter join的操作代码: ds1.join(ds2,ds1("id")===ds2("no"),"rightouter").where(ds1("age")>=9).explain(true) 可以得到优化后的逻辑计划: === Applying Rule org.apache.spark.sql.catalyst.optimizer.EliminateOuterJoin === ...
所有优化器的前提:不影响查询结果,即要保证优化前和优化后两个sql执行的效果相同 EliminateOuterJoin的主要作用是消除外连接(left,right,full),比如把left join、right join 转为inner join,full join转为left join、right join or inner join 。 为啥要消除外链接呢?
2.4 表连接（left/right/inner/outter）join优化 注意使用相同的连接键 观察好要连接的两张表的主键，...
对于Spark SQL中的shuffle类语句,比如group by、join等,需要设置一个参数,即spark.sql.shuffle.partitions,该参数代表了shuffle read task的并行度,该值默认是200,对于很多场景来说都有点过小。 方案实现原理:增加shuffle read task的数量,可以让原本分配给一个task的多个key分配给多个task,从而让每个task处理比原来...