Spark SQL Join类型

最新推荐文章于 2025-10-26 17:29:04 发布
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#Spark #Spark SQL #join

Spark SQL的join操作在executor上处理DataFrame分区，性能受join类型和数据集大小影响。涉及shuffle join和broadcast join。当大数据集与小数据集join时，小数据集会被广播。join类型包括：inner（匹配无null）、cross（笛卡尔积）、outer/full/fullouter（全连接）、leftanti（仅左数据）、left/outer（左连接）、leftsemi（仅左公共行）、right/rightouter（右连接）。

Spark SQL join工作是通过使用executors 操作DataFrame的多个分区，具体的过程和性能依赖join type和datasets的特征。join的过程中，包含了shuffle join 和broadcast join；

在两个大的datasets join的过程中，进行了 shuffle join，使左右的dataset的分区数据到达executors。如：

                                      

 当一个大的dataset和一个小的dataset进行join操作时，小的数据集通过广播的方式，广播到executors，过程如：

                                       

join  的类型分为：

 1.inner   通过左dataset的每一行和右dataset的行进行比较，匹配的

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