本文主要介绍spark join相关操作. 讲述spark连接相关的三个方法join,left-outer-join,right-outer-join,在这之前,我们用hiveSQL先跑出了结果以方便进行对比. 我们以实例来进行说明.我的实现步骤记录如下. 1.数据准备 2.HSQL描述 3.Spark描述 1.数据准备 我们准备两张Hive表,分别是orders(订单表)和drivers(司机表),通过driver_id字段进行关联.数据如下: orders orders表有两个字段,订单id

参考自:Spark部署三种方式介绍:YARN模式.Standalone模式.HA模式http://www.aboutyun.com/forum.php?mod=viewthread&tid=7115(出处: about云开发) 1.Yarn模式由谁来作为客户端提交作业给YARN? 2.SPARK_HADOOP_VERSION=2.2.0 SPARK_YARN=true ./sbt/sbt assembly的作用是什么? 3.Standalone 模式dist目录的作用是什么? 4.recover

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,

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 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

  1.测试数据准备 参考:Sql Server中的表访问方式Table Scan, Index Scan, Index Seek 这篇博客中的实验数据准备.这两篇博客使用了相同的实验数据. 2.SQL Server中的三种Join方式 在Sql Server中,每一个join命令,在内部执行时,都会采用三种更具体的join方式来运行.这三种join的方法是:nested loops join.merge join和hash join.这三种方法,没有哪一种是永远最好的,但是都有其最适合的上下文

数据库常见的join方式有三种:inner join, left outter join, right outter join(还有一种full join,因不常用,本文不讨论).这三种连接方式都是将两个以上的表通过on条件语句,拼成一个大表.以下是它们的共同点: 1. 关于左右表的概念.左表指的是在SQL语句中排在left join左边的表,右表指的是排在left join右边的表.  2. 在拼成的大表中,左表排在左边,右表排在右边.  3. on条件语句最好用=号对两表相应的主外键进行连接

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

聚合函数:(都会忽略null数据) 常用的有5种:将字段中所有的数据聚合在一条中 .sum(字段名) :求总和 .avg(字段名) :求平均值 .max(字段名) :求最大值 .min(字段名) :求最小值 .count(字段名.*) :统计行数 ----.按部门编号,查询平均薪水 ,并且平均薪水<1300的不显示,结果按降序排序 select empno,avg(sal) as avgsal from scott.emp group by empno having avg(sal)>= or

NESTED LOOP JOIN  (NLJOIN) 对于被连接的数据子集较小的情况,nested loop连接是个较好的选择.nested loop就是扫描一个表,每读到一条记录,就根据索引去另一个表里面查找,没有索引一般就不会是 nested loops. 一般在nested loop中, 驱动表满足条件结果集不大,被驱动表的连接字段要有索引,这样就走nstedloop.如果驱动表返回记录太多,就不适合nested loops了.如果连接字段没有索引,则适合走hash join,因为不需要索

一.spark的命令行模式 1.第一种进入方式:执行 pyspark进入,执行exit()退出 注意报错信息:java.lang.IllegalArgumentException: Required executor memory (1024+384 MB) is above the (最大阈值)max threshold (1024 MB) of this cluster! 表示 执行器的内存(1024+384 MB) 大于最大阈值(1024 MB) Please check the valu

链接地址: http://dongxicheng.org/framework-on-yarn/apache-spark-comparing-three-deploying-ways/ Spark On Mesos模式 http://vdisk.weibo.com/s/zm_eIVP-TpyqK

基本概念 Nested loop join: Outer table中的每一行与inner table中的相应记录join,类似一个嵌套的循环. Sort merge join: 将两个表排序,然后再进行join. Hash join: 将两个表中较小的一个在内存中构造一个Hash 表(对Join Key),扫描另一个表,同样对Join Key进行Hash后探测是否可以join,找出与之匹配的行. 一张小表被hash在内存中.因为数据量小,所以这张小表的大多数数据已经驻入在内存中,剩下的少量数据

cross join(没有on)inner join(一般用于交集)outer join(你懂得)后面两个 on 1=1 效果同cross join

引言 join是SQL中的常用操作,良好的表结构能够将数据分散到不同的表中,使其符合某种规范(mysql三大范式),可以最大程度的减少数据冗余,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种Join的实现,每种Join对应的不同的应用场景(SparkSQL自动决策使用哪种实现范式): 1.Broadcast Hash Join:适合一张很小的表和一张大表进行Join: 2.Shuffle Hash Join:适合一张小表(比上一个大一点)和一张大表进行Jo

转自:链接地址: http://dongxicheng.org/framework-on-yarn/apache-spark-comparing-three-deploying-ways/     目前Apache Spark支持三种分布式部署方式,分别是standalone.spark on mesos和 spark on YARN,其中,第一种类似于MapReduce 1.0所采用的模式,内部实现了容错性和资源管理,后两种则是未来发展的趋势,部分容错性和资源管理交由统一的资源管理系统完成:让

在多表联合查询的时候,如果我们查看它的执行计划,就会发现里面有多表之间的连接方式.多表之间的连接有三种方式:Nested Loops,Hash Join 和 Sort Merge Join.具体适用哪种类型的连接取决于 当前的优化器模式 (ALL_ROWS 和 RULE) 取决于表大小 取决于连接列是否有索引 取决于连接列是否排序 下面来介绍三种不同连接工作方式的不同: 实验sql 假如有10000个城市,对应于10个国家(此例子仅仅可以解释join工作的过程) 更换优化器,添加索引,会影响下面

目前为止,典型的连接类型有3种: Sort merge join(SMJ排序-合并连接):首先生产driving table需要的数据,然后对这些数据按照连接操作关联列进行排序:然后生产probed table需要的数据,然后对这些数据按照与driving table对应的连接操作列进行排序:最后两边已经排序的行被放在一起执行合并操作.排序是一个费时.费资源的操作,特别对于大表.所以smj通常不是一个特别有效的连接方法,但是如果driving table和probed table都已经预先排序,

许多分布式计算系统都可以实时或接近实时地处理大数据流.本文将对三种Apache框架分别进行简单介绍,然后尝试快速.高度概述其异同. Apache Storm 在Storm中,先要设计一个用于实时计算的图状结构,我们称之为拓扑(topology).这个拓扑将会被提交给集群,由集群中的主控节点(master node)分发代码,将任务分配给工作节点(worker node)执行.一个拓扑中包括spout和bolt两种角色,其中spout发送消息,负责将数据流以tuple元组的形式发送出去:而bolt

许多分布式计算系统都可以实时或接近实时地处理大数据流.本文将对三种Apache框架分别进行简单介绍,然后尝试快速.高度概述其异同. Apache Storm 在Storm中,先要设计一个用于实时计算的图状结构,我们称之为拓扑(topology).这个拓扑将会被提交给集群,由集群中的主控节点(master node)分发代码,将任务分配给工作节点(worker node)执行.一个拓扑中包括spout和bolt两种角色,其中spout发送消息,负责将数据流以tuple元组的形式发送出去:而bolt