JoinSelection 类在 createJoinWithoutHint() 方法中分别对 join 的左右两边调用 canBroadcast 方法,方法对应的代码如下 /** * Matches a plan whose output should be small enough to be used in broadcast join. */ private def canBroadcast(plan: LogicalPlan):Boolean={plan.stats.sizeInBytes >=0&&plan....
spark.sql.adaptive.autoBroadcastJoinThreshold=100MB;(spark3.0版本AQE模式)spark.sql.adaptive.autoBroadcastTimeout=3600;(spark3.0版本AQE模式) 1. 2. 3. ps:禁用广播命令: set spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold=-1; Broadcast Join 的条件有以下几个: (1)被广播的表需要小于 spark.sql.autoBroadcastJoin...
SparkSQL中的三种Join及其实现(broadcast join、shuffle hash join和sort merge join),程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
Spark join策略中,如果当一张小表足够小并且可以先缓存到内存中,那么可以使用Broadcast Hash join,其原理是先将小表聚合到driver端,再广播到各个大表的分区中,那么再次进行join的时候,就相当于大表的各自分区的数据与小表进行本地join,从而规避了shuffle。广播join类似于hive的map join。 广播join默认的参数阈值为10...
spark rdd join spark rdd join会自动broadcast 背景 Spark在判断能否转为BroadCastJoin时主要是根据输入表的大小是否超过了 spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold 参数所配置的大小,如果未超过阈值则可以转为BroadCastJoin. 结论 先说下整个判断的流程: 1.首先在非分区表情况下并且 spark.sql.statistics.fallBackToHdfs...
使用Broadcast+map的join操作 //Broadcast+map的join操作,不会导致shuffle操作。//使用Broadcast将一个数据量较小的RDD作为广播变量val rdd2Data =rdd2.collect() val rdd2Bc=sc.broadcast(rdd2Data)//在rdd1.map算子中,可以从rdd2DataBroadcast中,获取rdd2的所有数据。//然后进行遍历,如果发现rdd2中某条数据的...
Spark SQL uses broadcast join (aka broadcast hash join) instead of hash join to optimize join queries when the size of one side data is belowspark.sql.autoBroadcastJoinThreshold. Broadcast join can be very efficient for joins between a large table (fact) with relatively small tables (dimensions...
所以在spark UI上有时候能看到broadcast 的datasize有50M甚至100多M,而明明broadcast的阈值是10M,却变成了BroadCastHashJoin。 结论 所以在大数据量,以及在复杂的sql情况下,禁止broadcasthashjoin是明确的选择,毕竟稳是一切运行的条件,但是也是可以根据单个任务个别开启。©...
所以在spark UI上有时候能看到broadcast 的datasize有50M甚至100多M,而明明broadcast的阈值是10M,却变成了BroadCastHashJoin。 如下如所示: 结论 所以在大数据量,以及在复杂的sql情况下,禁止broadcasthashjoin是明确的选择,毕竟稳是一切运行的条件,但是也是可以根据单个任务个别开启。
当一侧的表比较小时,我们选择将其广播出去以避免shuffle,提高性能。但因为被广播的表首先被collect到driver端,然后被冗余分发到每个executor上,所以当表比较大时,采用broadcast join会对driver端和executor端造成较大的压力,所以这种方法。 但由于Spark是一个分布式的计算引擎,可以通过分区的形式将大批量的数据划分成n份...