第三步根据变化的用户去减少t_log的数据量,同时使用spark中的broadcastjoin来加快关联,一天变化用户约2万个 createtemporaryviewtemp_logasselect/*+ BROADCASTJOIN(t1,t2) */t1.id,t1.user_id,t1.active_timefromt_logt1join(selectdistinctuser_idfromtemp_user_h_change)t2ont1.user_id=t2.user_idwherepda...
Table B是较小的表,黑色表示将其广播到每个executor节点上,Table A的每个partition会通过block manager取到Table A的数据。根据每条记录的Join Key取到Table B中相对应的记录,根据Join Type进行操作。这个过程比较简单,不做赘述。 Broadcast Join的条件有以下几个: 1. 被广播的表需要小于spark.sql.autoBroadcastJoin...
-- SparkSQL – 有必要坐下来聊聊Join – 有态度的HBase/Spark/BigData (hbasefly.com) 不同数据库引擎对JOIN的实现算法一般不同,我们最常用的mysql中的join实现是Nested Loop Join (MySQL中Join算法实现原理通俗易懂_墨卿风竹的博客-CSDN博客),Spark中支持的要更广泛。 下面我们创造两个DF来进行测试。 priva...
2.构建Hash Table:依次读取Build Table(item)的数据,对于每一条数据根据Join Key(item.id)进行hash,hash到对应的bucket中(类似于HashMap的原理),最后会生成一张HashTable,HashTable会缓存在内存中,如果内存放不下会dump到磁盘中。 3.匹配:生成Hash Table后,在依次扫描Probe Table(order)的数据,使用相同的hash函数...
先来看看这样一条SQL语句:select * from order,item where item.id = order.i_id,参与join的两张表是order和item,join key分别是item.id以及order.i_id。现在假设join采用的是hash join算法,整个过程会经历三步: 确定Build Table以及Probe Table:这个概念比较重要,Build Table会被构建成以join key为key的hash...
1.利用索引,避免大表FULL TABLE SCAN 2.合理使用临时表 3.避免写过于复杂的SQL,不一定非要一个SQL解决问题 4.在不影响业务的前提下减少事务的粒度 常见SQL优化方法 共享SQL语句 为了不重复解析相同的SQL语句,在第一次解析之后,Oracle将SQL语句存放在内存中。这块位于系统全局区域SGA(systemglobal area)的...
join的开关，spark.sql.join.preferSortMergeJoin=false每个分区的平均大小不超过spark.sql.autoBroadcast...
选择Shuffle Hash Join需要同时满足以下条件: spark.sql.join.preferSortMergeJoin为false,即Shuffle Hash Join优先于Sort Merge Join 右表或左表是否能够作为build table 是否能构建本地HashMap 以右表为例,它的逻辑计划大小要远小于左表大小(默认3倍)
在Spark SQL对接其他数据源的时候,Spark SQL会将SQL进行拆分,将部分SQL下推到对应的数据源去执行,并将数据load回来并转换成RDD方式的进行下一步计算。 基于此,我就在想能不能把join算子也下推到对应数据源去执行(一开始的Spark SQL是不会将join算子下推下去的),抱着这样的想法我开始了调研。
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...