Spark学习之Join的总结

最新推荐文章于 2025-04-27 18:44:11 发布
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#Spark-Join总结

该博客主要是关于Spark学习中Join的总结，聚焦于信息技术领域里大数据开发中Spark相关知识，对Spark的Join操作进行了归纳。

Spark学习之Join的总结

Spark学习之路 （八）SparkCore的调优之开发调优
微信搜：import_bigdata，大数据领域硬核原创作者
02-12 574
《2021年最新版大数据面试题全面开启更新》 欢迎关注github《大数据成神之路》 前言 在大数据计算领域，Spark已经成为了越来越流行、越来越受欢迎的计算平台之一。Spark的功能涵盖了大数据领域的离线批处理、SQL类处理、流式/实时计算、机器学习、图计算等各种不同类型的计算操作，应用范围与前景非常广泛。在美团•大众点评，已经有很多同学在各种项目中尝试使用Spark。大多数同学（包括笔者在内），最初开始尝试使用Spark的原因很简单，主要就是为了让大数据计算作业的执行速度更快、性能更高。 然而
Spark学习之路 （三）Spark之RDD
微信搜：import_bigdata，大数据领域硬核原创作者
02-12 775
《2021年最新版大数据面试题全面开启更新》 欢迎关注github《大数据成神之路》 目录 一、RDD的概述 1.1　什么是RDD？ 1.2　RDD的属性 1.3　WordCount粗图解RDD 二、RDD的创建方式 2.1　通过读取文件生成的 2.2　通过并行化的方式创建RDD 2.3　其他方式 三、RDD编程API 3.1　Transformation 3.2　Action 3.3　Spark WordCount代码编写 3.4　WordCount执行过程图 四、RDD的宽依赖和窄依赖 4.1　R
Spark中的Join操作及问题解决
程研板的博客
04-04 3728
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"
SparkSQL的3种Join实现
热门推荐
doggggggggggggggggggggggggggggggggggggie的专栏
12-12 1万+
本文简单介绍SparkSQL中的几种Join实现。SparkSQL会根据用户配置，对不同大小的表应用不同的Join策略，兼顾效率和稳定性。
spark join操作
跟我一起去征服
05-15 2453
// 使用join算子关联两个RDD         // join以后，还是会根据key进行join，并返回JavaPairRDD         // 但是JavaPairRDD的第一个泛型类型，之前两个JavaPairRDD的key的类型，因为是通过key进行join的         // 第二个泛型类型，是Tuple2的类型，Tuple2的两个泛型分别为原始RDD的value的类型
Spark学习全总结
最新发布
2402_87382235的博客
04-27 705
RDD（弹性分布式数据集）：Spark 的核心数据结构，是一个容错、并行的数据集合，可以进行各种转换（如 map、filter、join 等）和动作操作（如 collect、count、save 等）。通用性强：提供了多种高层组件，包括用于批处理的Spark SQL、用于流计算的Spark Streaming、用于机器学习的MLlib和用于图计算的GraphX等，能满足不同类型的大数据处理需求。易用性高：支持多种编程语言，如Scala、Java、Python和R等，提供了丰富的API，方便用户进行开发。
Spark阶段学习总结
2401_85482551的博客
04-27 600
转换（Transformation）：map、filter、reduceByKey、join（惰性执行，不立即计算）。不可变：通过转换（Transformation）生成新 RDD，保留操作 lineage（血缘关系）。DStream（离散化流）：将实时流切割为多个时间片（如每秒一个批次），每个批次对应一个 RDD。行动（Action）：collect、count、saveAsTextFile（触发实际计算）。累加器（Accumulator）：分布式环境下的全局计数器，用于统计任务结果（如全局计数）。
Spark学习总结
nicole_33的博客
03-07 8292
第1章 Spark 概述 1.1 Spark是什么 Spark 是一种基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析计算引擎。主要用于数据计算，经常被认为是Hadoop框架的升级版。 1.2 Spark 和Hadoop的缘分 组成： Hadoop 是由Java语言编写的，部署在分布式服务器集群上，用于存储海量数据并运行分布式分析应用的开源框架；其重要组件有，HDFS 分布式文件系统、MapReduce 编程模型、Hbase 基于HDFS的分布式数据库：擅长实时随机读/写超大规模数据集。 Spark是由Scala
spark学习总结①
2401_87981666的博客
04-25 592
DStream 上的操作与 RDD 的类似，分为 Transformations（转换）和 Output Operations（输出）两种，此外转换操作中还有一些比较特殊的原语，如：updateStateByKey()、transform()以及各种 Window 相关的原语。其实也就是对 DStream 中的 RDD 应用转换。需要记住的是，尽管这些函数看起来像作用在整个流上一样，但事实上每个 DStream 在内部是由许多 RDD（批次）组成，且无状态转化操作是分别应用到每个 RDD 上的。
Spark学习知识点总结
刘大猫
01-14 1088
一、基础知识： 1、yarn：资源调度框架 2、hdfs（Hadoop Distribute File System），基于“磁盘”的 3、Hadoop MR：map ->shuffle -> reducer 注意：有shuffle就会有磁盘IO，就会有不同节点传输 4、Hive：是一个数据仓库 5、spark与MR区别？ 1）MR基于磁盘，spark基于内存（指某些步骤基于内存，而不是全部基于内存） 2）spark有DAG（有向无环图），eg：一个蛋糕分10块，用10人去吃，或者1个job划分
Spark支持的Join类型、Join的3种实现
upupfeng的博客
08-15 4197
说一下的Spark Join的分类及基本实现机制
Spark知识点总结大全
weixin_70137450的博客
09-17 2257
aggregateByKey:在kv对的RDD中，按key将value进行分组合并，合并时，将每个value和初始值作为seq函数的参数，进行计算，返回的结果作为一个新的kv对，然后再将结果按照key进行合并，最后将每个分组的value传递给combine函数进行计算（先将前两个value进行计算，将返回结果和下一个value传给combine函数，以此类推），将key与计算结果作为一个新的kv对输出。一个函数一次处理所有分区。代码中是一个抽象类，它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。
Apache Spark 基础知识总结及应用示例
数据与算法架构提升之路专栏
07-09 2067
对比与FlinkSpark 基于微批量处理，Spark 对 SQL 支持更好，Spark 的社区更加活跃，Spark 对机器学习的支持很好
Spark主要特点
qq_24990561的博客
01-30 1万+
1.Spark的主要特点 1.1 速度快 Spark 使用DAG 调度器、查询优化器和物理执行引擎，能够在批处理和流数据获得很高的性能。根据官方的统计，它的运算速度是hadoop的100x倍，应该是有一定的条件吧！ 1.2 使用简单 Spark的易用性主要体现在两个方面。一方面，我们可以用较多的编程语言来写我们的应用程序，比如说Java,Scala,Python,R 和 SQL;另一方面，Spa...
有离线处理和实时计算对比
qq_24990561的博客
02-21 5038
在大数据的数据处理中：有离线处理和实时计算对比 分别在以下四个方面有所区别 1. 存储，即数据来源 离线一般存储在HDFS,而且数据量大 实时计算的话，一般是消息队列，如kalka,需要实时增加 /修改 记录过来的某一时间内的某一批次的数据 2 处理过程，使用框架 离线：MapReduce: Map +　Reduce 实时：Spark(DStream/SS) 或者 Storm \Flink等其...
一个模拟双色球彩票的Java代码
qq_24990561的博客
02-17 4749
package com.spark.hbase; // 创建一个产生数字的App类！！！ public class NumberProduceApp { public int getRandomNumberFromArr(int[] arr){ int index= (int)(0+Math.random()*(arr.length-1)); return arr[index...
关于本地虚拟机搭建Hadoop集群出现Host key verfication failed的解决方法
qq_24990561的博客
11-27 4174
因为之前搭建过Hadoop集群(hadoop001,hadoop002,hadoop003)，然后过了一段时间没有启动。在hadoop001机子启动./start-dfs.sh后出现以下现象： The authenticity of host ‘hadoop001 (192.168.43.88)’ can’t be established. RSA key fingerprint is de:44...
若泽数据-第五次SparkSQL课程总结(一)
qq_24990561的博客
02-10 936
二、MataStore (配置保存在MySQL中） 1 show databases; 2 use hive and show tables; 一般有三十多张表，如上图所示 3 select * from DBS \G; DB_ID:每个表隶属数据库，层级结构 4 SELECT * FROM VERSION \G; 5 select * from VERSION; 6 ...
用scala写一个wordcount程序
qq_24990561的博客
12-22 809
在终端目录/Users/liujingmao/Downloads创建一个文件scala_wordcount，文件包含以下words hello word hello word you and me you and me hello word cat dog cat dog and me you and his miss 在idea中创建一个scala_project,并创建一个Wor...
spark join 和mr join
04-26
<think>好的，用户想比较和理解Spark Join与MapReduce Join的区别及用法。首先，我需要回顾一下这两个框架的基本原理，以及它们在处理数据连接时的不同方法。 首先，MapReduce是Hadoop的经典计算模型，基于分治思想，分为Map和Reduce两个阶段。而Spark是基于内存计算的分布式框架，引入了弹性分布式数据集（RDD）和更丰富的操作符。两者的执行机制不同，这会影响Join操作的实现方式。 接下来，执行流程的区别。MapReduce Join通常需要在Reduce阶段进行数据合并，需要将相同键的数据通过网络传输到同一个Reducer，这可能导致较大的网络开销。而Spark的Join操作可以利用内存计算和更灵活的分区策略，可能减少数据移动，提高效率。 然后，数据分发的机制。MapReduce依赖Shuffle过程，所有相同键的数据必须传输到同一个节点，这在处理大规模数据时可能成为瓶颈。Spark的优化策略如Broadcast Join可以将小表广播到各个节点，避免大规模的Shuffle，这对于大小表连接特别有效。 性能方面，Spark的内存计算和DAG调度器能优化任务执行顺序，减少磁盘I/O，而MapReduce每一步都需要写磁盘，速度较慢。另外，Spark支持多种Join策略（如SortMergeJoin、BroadcastHashJoin），根据数据大小自动选择最优策略，而MapReduce的Join策略相对固定，需要手动优化。 使用场景方面，MapReduce适合超大规模数据且对延迟不敏感的场景，比如离线批处理。而Spark更适合需要低延迟和迭代计算的场景，比如机器学习或实时分析，尤其是在需要多次操作同一数据集时，Spark的内存优势明显。 此外，用户可能还想了解具体的优化方法，比如在Spark中如何选择Join类型，或者如何调整分区策略来优化性能。同时，他们可能对两种框架的API和易用性感兴趣，比如Spark的DataFrame API比MapReduce的Java代码更简洁。 需要检查引用内容是否有相关支持。引用3提到Spark的BroadcastHashJoinExec和如何通过ChildDistribution优化数据分布，这可以解释Spark的广播连接机制。引用4提到高级API如Hive优化执行计划，可能涉及Spark SQL的优化器。这些都可以作为回答的支撑。 总结，用户需要明确的对比点包括执行机制、性能、优化策略、适用场景以及易用性。需要结构清晰，分点说明，并引用相关技术细节来增强可信度。同时，生成的相关问题要引导用户进一步探索优化方法和实际应用案例。</think>### Spark Join与MapReduce Join的对比分析 #### 一、执行机制差异 1. **MapReduce Join** 采用分阶段Shuffle机制，需通过Map阶段输出键值对，Reduce阶段完成数据合并。例如处理表$A$和表$B$的Join时： - 两表数据按Join Key哈希分区 - 所有相同Key的数据通过网络传输到同一Reducer - 实现方式包括**Reduce端Join**（通用但效率低）和**Map端Join**（需小表预加载到内存）[^3] ```python # MapReduce伪代码示例（Reduce端Join） def map(key, value): emit(join_key, (table_tag, value)) def reduce(key, values): for (tag, data) in values: if tag == 'A': a_list.append(data) else: b_list.append(data) for a in a_list: for b in b_list: emit(key, (a,b)) ``` 2. **Spark Join** 基于内存计算和DAG优化，支持多种Join策略： - **Broadcast Hash Join**：小表广播到所有Executor，避免Shuffle（适用于$小表 \bowtie 大表$）[^3] - **Sort Merge Join**：大表间Join时先分区排序再合并（类似MapReduce但内存优化） - 自动选择策略（通过`spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold`配置） #### 二、性能关键指标对比 | 维度 | MapReduce Join | Spark Join | |---------------------|---------------------------------|--------------------------------| | **数据移动** | 强制全量Shuffle | 可避免Shuffle（如Broadcast） | | **磁盘I/O** | 每阶段写磁盘 | 内存优先，减少磁盘交互 | | **延迟** | 分钟级~小时级 | 秒级~分钟级 | | **适用数据量** | 超大规模数据（PB级） | 中小规模数据（TB级以下更优） | #### 三、典型应用场景 1. **MapReduce Join适用场景** - 离线批处理（如每日全量用户日志分析） - 数据规模极大且硬件资源有限 - 需与Hadoop生态系统深度集成（如Hive on MapReduce） 2. **Spark Join优势场景** - 迭代计算（如机器学习特征关联） - 实时性要求较高的ETL流水线 - 多数据源混合处理（通过Spark SQL统一操作） - 需要复杂Join条件（如`df1.join(df2, expr("a.id = b.id AND a.ts > b.ts"))`） #### 四、优化实践对比 - **MapReduce优化** - 使用Combiner减少数据传输量 - 手动实现布隆过滤器过滤无效Key[^3] - **Spark优化** - 调整`spark.sql.shuffle.partitions`控制并行度 - 利用`cache()`缓存复用数据集 - 通过AQE（Adaptive Query Execution）动态优化Join策略[^4] #### 五、代码复杂度对比 ```python # Spark实现Join（Python API） df_result = df1.join(df2, "join_key", "inner") # MapReduce实现同等功能需约200行Java代码 ``` Spark通过高阶API将复杂性隐藏在运行时优化中[^4]，而MapReduce需手动控制数据流。 ---
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