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

原文地址:Spark SQL 之 Join 实现 Spark SQL 之 Join 实现 涂小刚 2017-07-19 217标签: spark , 数据库 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

示例   Spark SQL注册“临时表”执行“Join”(Inner Join.Left Outer Join.Right Outer Join.Full Outer Join)   代码   from pyspark import SparkConf, SparkContext from pyspark.sql import SQLContext, Row conf = SparkConf().setAppName("spark_sql_table_join") sc = Spar

查询优化是传统数据库中最为重要的一环,这项技术在传统数据库中已经很成熟.除了查询优化, Spark SQL 在存储上也进行了优化,从以下几点查看 Spark SQL 的一些优化策略. (1)内存列式存储与内存缓存表       Spark SQL 可以通过 cacheTable 将数据存储转换为列式存储,同时将数据加载到内存进行缓存. cacheTable 相当于在分布式集群的内存物化视图,将数据进行缓存,这样迭代的或者交互式的查询不用再从 HDFS 读数据,直接从内存读取数据大大减少了 I/O

1 背  景 Spark SQL / Catalyst 和 CBO 的优化,从查询本身与目标数据的特点的角度尽可能保证了最终生成的执行计划的高效性.但是 执行计划一旦生成,便不可更改,即使执行过程中发现后续执行计划可以进一步优化,也只能按原计划执行: CBO 基于统计信息生成最优执行计划,需要提前生成统计信息,成本较大,且不适合数据更新频繁的场景: CBO 基于基础表的统计信息与操作对数据的影响推测中间结果的信息,只是估算,不够精确. 本文介绍的 Adaptive Execution 将可以根据

针对hive on mapreduce 1:我们可以通过一些配置项来使Hive在执行结束后对结果文件进行合并: 参数详细内容可参考官网:https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Configuration+Properties hive.merge.mapfiles 在 map-only job后合并文件,默认true hive.merge.mapredfiles 在map-reduce job后合并文件,默认false hive.merg

首先看个Not in Subquery的SQL: // test_partition1 和 test_partition2为Hive外部分区表 select * from test_partition1 t1 where t1.id not in (select id from test_partition2); 对应的完整的逻辑计划和物理计划为: == Parsed Logical Plan == 'Project [*] +- 'Filter NOT 't1.id IN (list#3 []

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

前言 众所周知,Catalyst Optimizer是Spark SQL的核心,它主要负责将SQL语句转换成最终的物理执行计划,在一定程度上决定了SQL执行的性能. Catalyst在由Optimized Logical Plan生成Physical Plan的过程中,会根据: abstract class SparkStrategies extends QueryPlanner[SparkPlan] 中的JoinSelection通过一些规则按照顺序进行模式匹配,从而确定join的最终执行策略

SQL 连接 JOIN 例解.(左连接,右连接,全连接,内连接,交叉连接,自连接) 最近公司在招人,同事问了几个自认为数据库可以的应聘者关于库连接的问题,回答不尽理想-现在在这写写关于它们的作用假设有如下表: 一个为投票主表,一个为投票者信息表-记录投票人IP及对应投票类型,左右连接实际说是我们联合查询的结果以哪个表为准-1:如右接连 right join 或 right outer join:我们以右边voter表为准,则左表(voteMaster)中的记录只有当其ID在右边(voter)中存

问题 datafrme提供了强大的JOIN操作,但是在操作的时候,经常发现会碰到重复列的问题.在你不注意的时候,去用相关列做其他操作的时候,就会出现问题! 假如这两个字段同时存在,那么就会报错,如下:org.apache.spark.sql.AnalysisException: Reference 'key2' is ambiguous 实例 1.创建两个df演示实例 val df = sc.parallelize(Array( ("yuwen", "zhangsan&quo

一. 数据准备 本文主要介绍Spark SQL的多表连接,需要预先准备测试数据.分别创建员工和部门的Datafame,并注册为临时视图,代码如下: val spark = SparkSession.builder().appName("aggregations").master("local[2]").getOrCreate() val empDF = spark.read.json("/usr/file/json/emp.json") empD

Spark SQL中出现 CROSS JOIN 问题解决 1.问题显示如下所示:     Use the CROSS JOIN syntax to allow cartesian products between these relation 2.原因: Spark 2.x版本中默认不支持笛卡尔积操作 3.解决方案: 通过参数spark.sql.crossJoin.enabled开启,方式如下:   spark.conf.set("spark.sql.crossJoin.enabled"

一. 数据准备 本文主要介绍 Spark SQL 的多表连接,需要预先准备测试数据.分别创建员工和部门的 Datafame,并注册为临时视图,代码如下: val spark = SparkSession.builder().appName("aggregations").master("local[2]").getOrCreate() val empDF = spark.read.json("/usr/file/json/emp.json") e

好久没更新博客了,之前学了一些R语言和机器学习的内容,做了一些笔记,之后也会放到博客上面来给大家共享.一个月前就打算更新Spark Sql的内容了,因为一些别的事情耽误了,今天就简单写点,Spark1.2马上就要出来了,不知道变动会不会很大,据说添加了很多的新功能呢,期待中... 首先声明一下这个版本的代码是1.1的,之前讲的都是1.0的. Spark支持两种模式,一种是在spark里面直接写sql,可以通过sql来查询对象,类似.net的LINQ一样,另外一种支持hive的HQL.不管是哪种方

spark基础知识请参考spark官网:http://spark.apache.org/docs/1.2.1/quick-start.html 无论是mapreduce还是spark ,分布式框架的性能优化方向大致分为:负载均衡.网络传输和磁盘I/O 这三块.而spark是基于内存的计算框架,因此在编写应用时需要充分利用其内存计算特征.本篇主要针对 spark应用中的join问题进行讨论,关于集群参数的优化会在另一篇文章中提及. 在传统的数据库平台和分布式计算平台,join的性能消耗都是很可观的

/** Spark SQL源代码分析系列文章*/ 前几篇文章介绍了Spark SQL的Catalyst的核心执行流程.SqlParser,和Analyzer,本来打算直接写Optimizer的,可是发现忘记介绍TreeNode这个Catalyst的核心概念,介绍这个能够更好的理解Optimizer是怎样对Analyzed Logical Plan进行优化的生成Optimized Logical Plan,本文就将TreeNode基本架构进行解释. 一.TreeNode类型 TreeNode Li

Spark SQL是Apache Spark最广泛使用的一个组件,它提供了非常友好的接口来分布式处理结构化数据,在很多应用领域都有成功的生产实践,但是在超大规模集群和数据集上,Spark SQL仍然遇到不少易用性和可扩展性的挑战.为了应对这些挑战,英特尔大数据技术团队和百度大数据基础架构部工程师在Spark 社区版本的基础上,改进并实现了自适应执行引擎.本文首先讨论Spark SQL在大规模数据集上遇到的挑战,然后介绍自适应执行的背景和基本架构,以及自适应执行如何应对Spark SQL这些问题,

org.apache.spark.sql.functions是一个Object,提供了约两百多个函数. 大部分函数与Hive的差不多. 除UDF函数,均可在spark-sql中直接使用. 经过import org.apache.spark.sql.functions._ ,也可以用于Dataframe,Dataset. version 2.3.0 大部分支持Column的函数也支持String类型的列名.这些函数的返回类型基本都是Column. 函数很多,都在下面了. 聚合函数 approx_c

/** Spark SQL源码分析系列文章*/ 接上一篇文章Spark SQL Catalyst源码分析之Physical Plan,本文将介绍Physical Plan的toRDD的具体实现细节: 我们都知道一段sql,真正的执行是当你调用它的collect()方法才会执行Spark Job,最后计算得到RDD. lazy val toRdd: RDD[Row] = executedPlan.execute() Spark Plan基本包含4种操作类型,即BasicOperator基本类型,还