Spark SQL 是 Spark 的一个组件,它提供了用于处理结构化和半结构化数据的编程接口。在处理数据时,我们经常需要执行各种类型的连接操作,其中左连接(Left Join)是一种常见的操作,用于将两个表中的数据进行合并,即使右表中没有匹配的行,左表中的行也会被保留。 左连接(Left Join)简介 左连接是一种数据库操作,它返回左表
目前Spark SQL支持:coalesce和repartition,以及broadcast提示。在分析时,所有其他的不支持的提示都会从逻辑计划中删除。 提示标识的使用 (1)使用系统支持的提示符,比如:在进行join操作时通过broadcast来明确的提示要广播某个数据集,可以通过以下代码来演示。该代码相当于:t1.join(broadcast(t2))。 scala> t1.join(t2...
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 和 sql 中的 inner join 操作很相似,返回结果是前面一个集合和后面一个集合中匹 配成功的,过滤掉关联不上的。 leftJoin 类似于 SQL 中的左外关联 left outer join,返回结果以第一个 RDD 为主,关联 不上的记录为空。 部分场景下可以使用 left semi join 替代left join: 因为left semi join ...
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...
讲述spark连接相关的三个方法join,left-outer-join,right-outer-join,在这之前,我们用hiveSQL先跑出了结果以方便进行对比。 我们以实例来进行说明。我的实现步骤记录如下。 1、数据准备 2、HSQL描述 3、Spark描述 1、数据准备 我们准备两张Hive表,分别是orders(订单表)和drivers(司机表),通过driver_id字段进行关...
leftJoin类似于SQL中的左外关联left outer join，返回结果以第一个RDD为主，关联不上的记录为空。部分...
join的开关，spark.sql.join.preferSortMergeJoin=false每个分区的平均大小不超过spark.sql.autoBroadcast...
1、BroadcastHashJoinExec主要通过广播形式实现join操作;其生成的条件是:一种是标记了hint;并且可以创建构建右表或者构建左表;另外一种是小表小于配置的spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold参数的大小,则会进行基于广播的join;这里面spark会先将构建表的数据拉倒driver端,之后再分发到各个worker节点,所以这一步如果构建...
讲述spark连接相关的三个方法join,left-outer-join,right-outer-join,在这之前,我们用hiveSQL先跑出了结果以方便进行对比。 我们以实例来进行说明。我的实现步骤记录如下。 1、数据准备 2、HSQL描述 3、Spark描述 1、数据准备 我们准备两张Hive表,分别是orders(订单表)和drivers(司机表),通过driver_id字段进行关...