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...
因为join操作是对两个表中key相同的记录进行连接,在SparkSQL中,对两个表做join的最直接的方式就是先根据key进行分区,再在每个分区中把key相同的记录拿出来做连接操作,但这样不可避免的涉及到shuffle,而shuffle是spark中比较耗时的操作,我们应该尽可能的设计spark应用使其避免大量的shuffle操作。 Broadcast Hash Join的...
spark.sql.join.preferSortMergeJoin=false每个分区的平均大小不超过spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold设...
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...
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...
第二步:左表id为2的行在右表中有,也满足第二个join条件,所以左右表的数据都保留。 可见,右表join中条件下推不下推,结果一样,所以,干吗不下推?可以过滤掉一半的数据呢。Sparksql中的等价处理语句是: 3.4. 右表join后条件不下推 这个应该是最违反常规理解的查询了,查询语句如下: ...
6.spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold参数控制被广播的表大小,默认10M 7.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