Shuffle Hash Join : 适合一张小表和一张大表进行join,或者是两张小表之间的join Sort Merge Join :适合两张较大的表之间进行join 前两者都基于的是Hash Join,只不过在hash join之前需要先shuffle还是先broadcast。下面将详细的解释一下这三种不同的join的具体原理。 Hash Join 先来看看这样一条SQL语句: 代码语...
frompyspark.sqlimportSparkSession# 创建SparkSessionspark=SparkSession.builder \.appName("SortMergeJoinExample")\.getOrCreate()# 创建示例数据data1=[(1,"Alice"),(2,"Bob"),(3,"Catherine")]data2=[(1,"Math"),(2,"Science"),(3,"History")]# 转换为DataFramedf1=spark.createDataFrame(data1,[...
1. 适用于大表连接:当两个表的大小都比较大时,Sort Merge Join 可以更好地处理连接操作,因为不需要将整个表广播到各个节点。 2. 高效的顺序访问:由于涉及数据的排序,Sort Merge Join 可以更好地利用磁盘预读,提高磁盘数据访问效率。 3. 稳定性:对于不同数据分布的情况,Sort Merge Join 的性能通常比 Broadcast ...
可以看出,无论分区有多大,Sort Merge Join都不用把一侧的数据全部加载到内存中,而是即用即丢;因为两个序列都有有序的,从头遍历,碰到key相同的就输出,如果不同,左边小就继续取左边,反之取右边。从而大大提高了大数据量下sql join的稳定性。 SparkSQL对两张大表join采用了全新的算法-sort-merge join,如下图所示...
在Apache Spark中,选择使用sort-merge join或shuffle hash join来避免过多的 shuffle 主要取决于数据的大小、分布以及具体的查询需求。以下是使用这两种 join 方式的场景及其避免过多 shuffle 的策略: Sort-Merge Join 适用场景: • 当两个大表进行 join 操作时,如果它们已经按 join 键排序或者可以容易地排序,那...
Spark确实支持Sort Merge Join,这是Spark SQL中的一种高效的Join策略,特别适用于处理大数据量的表之间的Join操作。Sort Merge Join要求参与Join的Keys可排序,并且数据在Join之前会先按照这些Keys进行排序,然后在Reducer端进行合并Join。 2. 确认Spark Sort Merge Join是否支持Left Join类型 是的,Spark Sort Merge Join...
Sort Merge Join :适合两张较大的表之间进行join 前两者都基于的是Hash Join,只不过在hash join之前需要先shuffle还是先broadcast。下面将详细的解释一下这三种不同的join的具体原理。 Hash Join 先来看看这样一条SQL语句: select * from order,item where item.id = order.i_id ...
--SparkSQL内部优化过程中选择了SortMergeJoin方式进行处理 select*from test_partition1 t1 cross join test_partition2 t2 on t1.id=t2.id; 但是如果cross join没有指定on条件同样会产生笛卡尔积。 那么如何判断一个SQL是否产生了笛卡尔积呢? Spark SQL是否产生了笛卡尔积 ...
这是因为join时两者采取的都是hash join,是将一侧的数据完全加载到内存中,使用hash code取join keys值相等的记录进行连接。 当两个表都非常大时,SparkSQL采用了一种全新的方案来对表进行Join,即Sort Merge Join。这种实现方式不用将一侧数据全部加载后再进星hash join,但需要在join前将数据排序,如下图所示: ...
Sort Merge Join 简介 该JOIN机制是Spark默认的，可以通过参数spark.sql.join.preferSortMergeJoin进行配置，默认是true，即优先使用Sort Merge Join。一般在两张大表进行JOIN时，使用该方式。Sort Merge Join可以减少集群中的数据传输，该方式不会先加载所有数据的到内存，然后进行hashjoin，但是在JOIN之前需要对join ...