spark-大表和小表join-未完待续

最新推荐文章于 2023-09-12 09:56:16 发布
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本文探讨了Spark SQL中处理大数据表与小数据表进行Join操作的优化技巧，包括如何选择合适的Join类型来提高查询效率，尤其是在大数据处理场景下。
Spark 之 Join
zhixingheyi_tian的博客
12-29 1128
Spark 之 Join
【Spark】Spark数据倾斜解决方案、大表join小表及大表join大表优化思路
DataCrafter的博客
12-13 2187
Spark数据倾斜主要是由于某些键的数据量不均导致部分节点处理过多数据，影响性能。本文介绍了四种数据倾斜的解决方案以及针对大表与小表的Join、大表与大表的Join的优化思路。
spark大小表join操作
weixin_45410534的博客
11-20 1941
spark大小表做join时为了避免数据倾斜并提高效率可以吧小表的rdd放到广播变量中，这样每个executor都会保存一份小文件的数据，避免shuffle 例子： def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("aa") val sc = new SparkContext(conf) //读小表 val rdd1 = sc.t
Spark Join大小表
记录点点滴滴
03-07 994
大小表 : 大小表尺寸相差 3 倍以上。
sparksql中大小表jion
lk2015的博客
03-01 2202
sparksql中大小表jion 总结一下遇到的sparksql大小表jion情况。 一、数据倾斜 使用sparksql对一张大表和小表jion时发现executor节点数据倾斜严重，最终执行超时失败了。查看日志发现对应的执行计划是Sort-Merge Join，查了下该方式适合两张大表join，会把两张表 shuffle：按照join key进行重新分区，两张表数据会分布到整个集群； sort：对分区中的两表数据，分别进行排序； merge：对排好序的两张分区表数据执行join操作。分别遍历两个有序序列
spark程序调试记录（未完待续）
永远飞翔的鸟
02-13 785
前序 最近闲来无事，记录一下之前学习和使用spark过程中的一些细节，一则用于记录，二则也为他人提供一些参考。
【畅通版】配置spark环境（含前期的虚拟机virtualbox、ubuntu系统、Hadoop布局、Java环境配置等）
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07-13 1001
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【Spark】Spark错误记录
Together
04-02 5487
提交Spark任务到Yarn上运行，得到如下报错信息???? 研究了一会儿发现是自己粗心大意导致的，自己在本地IDEA跑多了，打包的时候忘记删除setMaster了，如下???? 虽然我们在提交任务到Yarn的时候，指定了Master，奈何在代码的优先级高于命令行指定参数，所以就算我们指定了Master也没有效果 所以删除了setMaster这个属性就可以了 所以在这里记录一下这个错误，下次一定不能犯了！...
27.大数据学习之旅——SparkStreaming&spark mllib数据挖掘与机器学习
零零天
01-14 1473
SparkStreaming介绍 概述 Spark Streaming是一种构建在Spark上的实时计算框架，它扩展了Spark处理大规模流式数 据的能力，以吞吐量高和容错能力强著称。 SparkStreaming VS Storm 大体上两者非常接近，而且都处于快速迭代过程中，即便一时的对比可能某一方占优势。 在Spark老版本中，SparkStreaming的延迟级别达到秒级，而Stor...
SparkContext的初始化（仲篇）——SparkUI、环境变量及调度
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任何系统都需要提供监控功能，用浏览器能访问具有样式及布局，并提供丰富监控数据的页面无疑是一种简单、高效的方式。SparkUI就是这样的服务，它的构成如图3-1所示。
SparkSQL–有必要坐下来聊聊Join
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本文来自于范欣欣，本文带大家真正走进Join的世界，了解常用的几种Join算法以及各自的适用场景。Join是数据库查询永远绕不开的话题，传统查询SQL技术总体可以分为简单操作（过滤操作-where、排序操作-limit等），聚合操作-groupBy等以及Join操作等。其中Join操作是其中最复杂、代价最大的操作类型，也是OLAP场景中使用相对较多的操作。因此很有必要聊聊这个话题。另外，从业务层面来讲，用户在数仓建设的时候也会涉及Join使用的问题。通常情况下，数据仓库中的表一般会分为”低层次表”和“高层次表”。所谓”低层次表”，就是数据源导入数仓之后直接生成的表，单表列值较少，一般可以明显归
【Spark的五种Join策略解析】
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sparkSql两表join关联的五种方式实现及原理
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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join 前两者都基于的是Hash Join，只不过在hash join之前需要先shuffle还是先broadcast。下面将详细的解释一下这三种不同的join的具体原理。 Has
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程研板的博客
04-04 3726
目录一.数据准备二.Spark Core中的Join三.Spark SQL中的Join 一.数据准备 grade.txt:（id, grade） 1,75 1,86 1,64 2,76 address.txt:（id, address） 1,shanghai 1,beijing 二.Spark Core中的Join 需要把每行转换成键值对的形式。 val grade = sc.textFile("D:\\study\\ideaProject\\first_maven\\input\\grade.txt"
【Spark调优】小表join大表数据倾斜解决方案
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SparkSQLBroadcast join实例
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spark 大表join小表优化
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