根据每条记录的Join Key取到Table B中相对应的记录,根据Join Type进行操作。这个过程比较简单,不做赘述。 Broadcast Join的条件有以下几个: 1. 被广播的表需要小于spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold所配置的值,默认是10M (或者加了broadcast join的hint) 2. 基表不能被广播,比如left outer join时,只能广播右...
// 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 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...
因此,对于非等值连接,Spark SQL只支持Broadcast Nested Loop Join(广播嵌套循环连接)和Cartesian Product Join(笛卡尔乘积连接)。而所有连接运算符都支持等值连接。Spark SQL定义了ExtractEquiJoinKeys模式,JoinSelection(规划连接操作的核心对象)使用它来检查逻辑连接计划是否是等值连接。如果是等值连接,连接的元素将从逻辑计...
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): ...
1. Broadcast hash join:如果join类型支持,并且其中一张表可以被广播 2. Shuffle hash join:如果参数spark.sql.join.preferSortMergeJoin设定为false,且一张表足够小 3. Sort merge join:如果key是排序的 4. Cartesian join:如果是内连接 5. Broadcast nested loop join:如果可能会发生OOM(内存耗尽),或者没有可...
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...
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) 连接。 二、cross join的例子: WITH province ( SELECT DISTINCT province FROM table ) ,current_month ( SELECT DISTINCT current_month FROM table ...
join的开关，spark.sql.join.preferSortMergeJoin=false每个分区的平均大小不超过spark.sql.autoBroadcast...