Spark学习:分布式环境上的关联形式?

已于 2023-12-11 16:34:31 修改
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分类专栏： Spark 文章标签： spark 大数据 big data
于 2022-02-11 19:52:31 首次发布
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本文探讨了在大数据处理中Spark如何在分布式环境执行数据关联，主要介绍Shuffle Join和Broadcast Join。Shuffle Join是Spark默认的关联方式，适用于各种情况。而Broadcast Join通过广播小表以提高性能，减少网络传输。Spark Sql还支持多种Join策略，其中Shuffle Join在内存受限时仍能利用磁盘完成计算。

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spark join

在大数据的应用场景中,数据的处理往往是在分布式环境上进行的,在这种情况下,数据关联的计算往往还要考虑网络分发这个环节
在分布式环境中,Spark支持两类数据分发模式,一类是shuffle,shuffle通过中间文件来完成Map阶段与Reduce阶段的数据交换;另一类是广播变量,广播变量在Driver端创建,并由Driver分发到各个Excutors,因此从数据分发的角度看,数据关联又能分为Shuffle Join和Broadcase Join
eg:

import org.apache.spark.sql.DataFrame
import spark.implicits._
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