parseSql()会调SqlParser的apply()方法 SqlParser这个类在org.apache.spark.sql.catalyst包下,其继承了AbstractSparkSQLParser 类 class SqlParser extends AbstractSparkSQLParser { parseSql()会调SqlParser的apply()方法,会调AbstractSparkSQLParser的apply()方法 private[sql] abstract class AbstractSparkSQLParser e...
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...
2.关联阶段:在每个Executor上进行hash join,为较小的表通过join key创建hashedRelation作为build table,循环大表stream table通过join key关联build table。 ◦限制条件: 1.小表大小必须小于参数:spark.sql.autoBroadcaseJoinThreshold(默认为10M) * shuffle分区数。 2.基表不能被广播,比如left join时,只能广播右...
empDF.join(deptDF, joinExpression, "left_outer").show()spark.sql("SELECT * FROM emp LEFT OUTER JOIN dept ON emp.deptno = dept.deptno").show()2.4 RIGHT OUTER JOIN empDF.join(deptDF, joinExpression, "right_outer").show()spark.sql("SELECT * FROM emp RIGHT OUTER JOIN dept ON emp....
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 是 in(keySet) 的关系,遇到右表重复记录,左表会跳过,性能更 高,而 left join 则会一直遍历。但是 left semi join 中最后 ...
1.广播阶段:通过collect算子将小表数据拉到Driver端,再把整体的小表广播致每个Executor端一份。 2.关联阶段:会对stream table和build table两个表使用内、外两个嵌套的for循环依次扫描,通过关联键进行关联。 ◦限制条件: 1.仅支持内连接。 2.开启参数:spark.sql.crossJoin.enabled=true。
join的开关，spark.sql.join.preferSortMergeJoin=false每个分区的平均大小不超过spark.sql.autoBroadcast...
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...
1.小表大小必须小于参数:spark.sql.autoBroadcaseJoinThreshold(默认为10M) * shuffle分区数。 2.基表不能被广播,比如left join时,只能广播右表。 3.较小表至少比较大表小3倍以上,否则性能收益未必大于Shuffle Sort Merge Join。 4.3、Shuffle Sort Merge Join(SMJ):洗牌排列合并联系 ...
leftJoinResult.show(); 以上是使用API Java在Spark SQL中进行左连接的基本步骤。左连接可以用于将两个数据集基于某个共同的列进行合并,保留左侧数据集的所有行,并将右侧数据集中与左侧数据集匹配的行合并在一起。 左连接的优势在于可以保留左侧数据集的完整性,即使右侧数据集中没有匹配的行,左侧数据集的行也会被...