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...
frompyspark.sqlimportSparkSession# 创建 Spark 会话spark=SparkSession.builder \.appName("Left Join Optimization")\.getOrCreate()# 用户表 DataFrameuser_data=[(1,'Alice'),(2,'Bob'),(3,'Charlie')]user_df=spark.createDataFrame(user_data,["user_id","username"])# 订单表 DataFrameorder_data=...
"== Physical Plan == *(8) Project [request_id#139230 AS error_request_id#139207, request_id#139217, deviceid#139206] +- SortMergeJoin [deviceid#139206, request_id#139217], [didmd5#139263, request_id#139277], LeftOuter :- *(5) Sort [deviceid#139206 ASC NULLS FIRST, request_...
Spark sql逻辑执行计划优化器——EliminateOuterJoin【消除outerjoin】 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 。
ds1.join(ds2,ds1("id")===ds2("no"),"leftouter").where(ds2("age")>=20).explain(true) 通过查看TRACE日志,可以看到逻辑计划的Join被优化成了Inner类型。 === Applying Rule org.apache.spark.sql.catalyst.optimizer.EliminateOuterJoin === ...
sql的解析与执行】。对于语法解析、语法分析以及查询优化，本文不做详细阐述，本文重点介绍Join的物理执行...
解答:left join 的特点是右表没有对应的数据时补 null。如下所示,现在右表有个条件 a<1,这说明右表为 null 都会被 a<1 给过滤掉,此时和 inner join 是等价的。 spark-sql>explain extendedSELECT*FROMemployeesLEFTJOINdepartmentsONemployees.dept_id=departments.dept_id where departments.dept_id<200;==Par...
由于是left join触发了shuffle操作, 而spark默认join时的分区数为200(即spark.sql.shuffle.partitions=200), 所以增大这个分区数, 即调整该参数为800, 即spark.sql.shuffle.partitions=800 2.3. 解决效果 Spark不再报错,而且“艰难”的跑完了, 跑了近6个小时!
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...