SparkSQL的3种Join实现

【SparkSQL的3种Join实现】的更多相关文章

sparksql的三种join实现

join 是sql语句中的常用操作,良好的表结构能够将数据分散在不同的表中,使其符合某种范式,减少表冗余,更新容错等.而建立表和表之间关系的最佳方式就是Join操作. sparksql作为大数据领域的sql实现,自然也对join操作做了不少优化,今天主要看一下在spark sql中对于join,常见的3种实现. sparksql的3种join实现 1.Broadcast Join (小表对大表) 在数据库的常见模型中(比如星型模型或者雪花模型),表一般分为两种:事实表和维度表. 维度表一般指固定…

SparkSQL的3种Join实现

引言 Join是SQL语句中的常用操作,良好的表结构能够将数据分散在不同的表中,使其符合某种范式,减少表冗余.更新容错等.而建立表和表之间关系的最佳方式就是Join操作. 对于Spark来说有3中Join的实现,每种Join对应着不同的应用场景: Broadcast Hash Join : 适合一张较小的表和一张大表进行join 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…

MapReduce三种join实例分析

本文引自吴超博客实现原理 1.在Reudce端进行连接. 在Reudce端进行连接是MapReduce框架进行表之间join操作最为常见的模式,其具体的实现原理如下: Map端的主要工作:为来自不同表(文件)的key/value对打标签以区别不同来源的记录.然后用连接字段作为key,其余部分和新加的标志作为value,最后进行输出. reduce端的主要工作:在reduce端以连接字段作为key的分组已经完成,我们只需要在每一个分组当中将那些来源于不同文件的记录(在map阶段已经打标志)分开,…

Spark SQL中的几种join

1.小表对大表(broadcast join) 将小表的数据分发到每个节点上,供大表使用.executor存储小表的全部数据,一定程度上牺牲了空间,换取shuffle操作大量的耗时,这在SparkSQL中称作Broadcast Join Broadcast Join的条件有以下几个: *被广播的表需要小于 spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold 所配置的值,默认是10M (或者加了broadcast join的hint) *基表不能被广播,比如 left out…

061 hive中的三种join与数据倾斜

一:hive中的三种join 1.map join 应用场景:小表join大表一:设置mapjoin的方式: )如果有一张表是小表,小表将自动执行map join. 默认是true. <property> <name>hive.auto.convert.join</name> <value>true</value> </property> )判断小表 <property> <name>hive.mapjoin…

Hive的三种Join方式

Hive的三种Join方式 hive Hive中就是把Map,Reduce的Join拿过来,通过SQL来表示. 参考链接:https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+Joins Common/Shuffle/Reduce Join Reduce Join在Hive中也叫Common Join或Shuffle Join 如果两边数据量都很大,它会进行把相同key的value合在一起,正好符合我们在sql中的join…

PostgreSQL EXPLAIN执行计划学习--多表连接几种Join方式比较

转了一部分.稍后再修改. 三种多表Join的算法: 一． NESTED LOOP: 对于被连接的数据子集较小的情况,嵌套循环连接是个较好的选择.在嵌套循环中,内表被外表驱动,外表返回的每一行都要在内表中检索找到与它匹配的行,因此整个查询返回的结果集不能太大(大于1 万不适合),要把返回子集较小表的作为外表(CBO 默认外表是驱动表),而且在内表的连接字段上一定要有索引.当然也可以用ORDERED 提示来改变CBO默认的驱动表,使用USE_NL(table_name1 table_name2)可是…