下面的代码示例展示了如何使用DataFrame API来优化之前的子查询: frompyspark.sqlimportSparkSessionfrompyspark.sql.functionsimportmax# 创建SparkSessionspark=SparkSession.builder.appName("LeftJoinOptimization").getOrCreate()# 读取数据table_a=spark.read.csv("path/to/table_a.csv",header=True)table_b=spark....
protected[sql] def parseSql(sql: String): LogicalPlan = { // parseSql()方法,是SqlParser执行的入口,实际上,会调用SqlParser的apply()方法,来获取一个对SQL语句解析后的LogicalPlan ddlParser(sql, false).getOrElse(sqlParser(sql)) } parseSql()会调SqlParser的apply()方法 SqlParser这个类在org.apach...
left-deep tree,因此所有后续 Join 都依赖于前面的 Join 结果,各 Join 间无法并行进行 前面的两次 Join 输入输出数据量均非常大,属于大 Join,执行时间较长 Spark SQL multi join 开启CBO 后, Spark SQL 将执行计划优化如下 Spark SQL multi join reorder with CBO 优化后的 Join 有如下优势,因此执行时间降至 ...
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组织成查询计划,查询计划...
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...
小表映射优化 broadcast 场景: 一张数据量 1W 以内的表, 一张数据量 1000W+的表, 需要做一个字段类型转换, 将 is_online -> 在业 旧的Sql -- 样例 Sql select a.cn_code, b.cn_name from (select cn_code from big_table where p_date='xxx') a left join (select cn_code, cn_name from ...
Join是SQL语句中的常用操作,良好的表结构能够将数据分散在不同的表中,使其符合某种范式,减少表冗余、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。 SparkSQL作为大数据领域的SQL实现,自然也对Join操作做了不少优化,今天主要看一下在SparkSQL中对于Join中常见的3种实现。 BroadcastJoin 大家知道,在数据...
*, ip_lookup_num_with_base.city FROM visitor_num LEFT OUTER JOIN ip_lookup_num_with_base ON floor(visitor_num.ip_num / 256) = ip_lookup_num_with_base.ip_base_num 执行时间由1分钟降低到了7秒钟. 感觉是个不小的提升. 但是, 遗憾的是, 当我们选择结果的行数的时候, 发现这个SQL的结果是...
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组织成查询计划,查询计划...