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...
spark sql中的几种数据库join 一、连接类型: Inner Join : 内连接; Full Outer Join : 全外连接; Left Outer Join : 左外连接; Right Outer Join : 右外连接; Left Semi Join : 左半连接; Left Anti Join : 左反连接; Natural Join : 自然连接; Cross (or Cartesian) Join : 交叉 (或笛卡尔) 连...
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 。
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....
join的开关，spark.sql.join.preferSortMergeJoin=false每个分区的平均大小不超过spark.sql.autoBroadcast...
Spark Core 和Spark SQL的基本类型都支持join操作。虽然join很常用而且功能很强大,但是我们使用它的时候,我们不得不考虑网络传输和所处理的数据集过大的问题。在Spark Core中,DAG优化器不像SQL优化器,它不能够重命令或者下压过滤。所以,Spark操作顺序对于Spark Core显得尤为重要。
最后,我们可以查看 Full Outer Join 的结果: joined_df.show() 1. 7. 关系图 以下是两个 DataFrame 的关系图: DF1intidPKidstringvaluevalueDF2intidPKidstringvaluevalueid 8. 结论 通过本文,我们详细介绍了如何使用 SparkSQL 实现 Full Outer Join 分区表。我们首先创建了示例数据,然后对它们进行了分区,接着...
执行以下rightouter join的操作代码: ds1.join(ds2,ds1("id")===ds2("no"),"rightouter").where(ds1("age")>=9).explain(true) 可以得到优化后的逻辑计划: === Applying Rule org.apache.spark.sql.catalyst.optimizer.EliminateOuterJoin === ...
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...
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...