frompyspark.sqlimportSparkSession# 创建SparkSessionspark=SparkSession.builder \.appName("MapJoin Example")\.config("spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold","10485760")\# 设置广播阈值为10MB.getOrCreate()# 随后可以运行你的SQL查询或DataFrame操作 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 上面的代码中,spark...
spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold: 设置可以被广播的表的最大大小(字节)。 spark.sql.join.preferBroadcast: 设定是否优先选择广播连接。 设置示例: frompyspark.sqlimportSparkSession# 创建SparkSessionspark=SparkSession.builder \.appName("MapJoin Example")\.config("spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold","10...
1.只支持等值join2.join的key不需要排序3.支持所有的join类型4.构建Hashmap是个内存密集的操作,可能会造成OOM Shuffle sort merge join spark默认的join策略,通过spark.sql.join.preferSortMergeJoin该参数来配置,具体实现分为3个阶段 1.shuffle阶段:将2张表根据joinkey进行重新分区2.sort阶段:对每个分区的数据,...
spark.sql.join.preferSortMergeJoin=false每个分区的平均大小不超过spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold设...
在Apache Spark 中,自动化 mapJoin 操作可以通过以下几个步骤实现: 首先,确保您已经正确安装了 Apache Spark,并配置好了相关环境。如果还没有安装,请访问 https://spark.apache.org/downloads.html 下载并安装。 导入所需的库和创建 SparkSession: frompyspark.sqlimportSparkSessionspark=SparkSession.builder \ ...
join(spark.table("a"), "id").show() 拓展知识 什么时候spark才会使用Map-side Join? 只有当要进行join的表的大小小于spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold(默认是10M)的时候,才会进行mapjoin。 总结 上述的优化同样也适用于其他的计算引擎,比如Impala通过hint和执行表的位置调整也能够优化join操作,通过explain也...
sparksql-cache小表实现mapjoin优化性能 对于复杂sql且关联表较多的情况,数据倾斜是很常见的问题,几乎可以说不倾斜才是少见情况,而在不能改变原始数据(不能采用多阶段分段聚合),不能改变spark源码的情况下,除了调整各种参数,可操作的空间并不多。 对于表之间的join操作,一般来说我们都知道有map join和reduce join...
可以在yarn的web界面中通过下图所示的步骤进入spark-sql 的web界面,并查看 spark-sql 的 SQL语法树 二、spark-sql 的优化 1、缓存 添加缓存 spark-sql>cachetable表名; 删除缓存 uncache table 表名; 2、广播小表 -- 实现mapjoin -- hint 在map端实现表关联,将小表加载到内存,小表的大小不能超过一个Exec...
sparkSql broadcast join reduce-side-join 的缺陷在于会将key相同的数据发送到同一个partition中进行运算,大数据集的传输需要长时间的IO,同时任务并发度收到限制,还可能造成数据倾斜。 reduce-side-join reduce-side-join map-side-join map-side-join
以前写过一篇关于spark-sql中利用broadcast join进行优化的文章,原理与那篇文章相同,这里重新画了图。 http://blog.csdn.net/lsshlsw/article/details/48694893 reduce-side-join 的缺陷在于会将key相同的数据发送到同一个partition中进行运算,大数据集的传输需要长时间的IO,同时任务并发度收到限制,还可能造成数据倾斜...