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...
在spark中join的大体实现是分流表和构建表;基于这俩个角色来实现join操作。接下来简单介绍下上面的几种join操作:1、BroadcastHashJoinExec主要通过广播形式实现join操作;其生成的条件是:一种是标记了hint;并且可以创建构建右表或者构建左表;另外一种是小表小于配置的spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold参数的大小,则会...
join的开关，spark.sql.join.preferSortMergeJoin=false每个分区的平均大小不超过spark.sql.autoBroadcast...
基于排序的连接算法没有基于 hash 的连接快,但它通常比嵌套循环的连接算法表现更好,因此基于性能和灵活性的双重考虑,Sort Merge Join 是一个折中的方案。 Shuffle Sort Merge Join 也需要对连接的数据集进行shuffle,以便将两边数据集中具有相同连接键的行放在同一个 Executor 中,此外,每个分区的数据都需要按连接键进...
对于亿级表和千条数据表的Join操作,可以采用以下步骤: 将亿级表加载为DataFrame 将千条数据表加载为DataFrame 使用Join表达式将两个DataFrame进行关联 执行Join操作并输出结果 下面是一个使用Spark SQL进行亿级表Join千条数据表的代码示例: // 导入Spark SQL库importorg.apache.spark.sql.SparkSession// 创建SparkSess...
Join是SQL语言中常用的操作,一般用于建立多表之间的连接关系。spark SQL有两类(三种)Join的实现,每种Join的实现方式都有各自不同的应用场景。 2. Hash Join Hash Join实现原理 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...
Join作为SQL中一个重要语法特性,几乎所有稍微复杂一点的数据分析场景都离不开Join,如今Spark SQL(Dataset/DataFrame)已经成为Spark应用程序开发的主流,作为开发者,我们有必要了解Join在Spark中是如何组织运行的。 SparkSQL总体流程介绍 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Spark...
6.spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold参数控制被广播的表大小,默认10M7.广播表最大不能超过8G,数据条数不能超过5.12亿条(如果是HashRelationBroadcast则不能超过34.1亿条) Shuffle hash join 当join的表数据量较大时,通过shuffle hash join来处理,具体实现方式为将需要join的表按照join的key进行重分区,将key相同...
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...
parksql中的join BaseJoinExec是sparksql中join实现的基类。 sparksql中,join有六种实现方式: SortMergeJoinExec ShuffledHashJoinExec BroadcastHashJoinExec BroadcastNestedLoopJoinExec CartesianProductExec 具体特点及分发类型如下图: sparksql中的shuffle