Map join引起的数据倾斜问题的解释

最新推荐文章于 2023-10-08 10:09:19 发布

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#Map join 引起数据倾斜问题

本文解析了MapJoin的工作原理及其如何通过避免shuffle过程来解决数据倾斜问题。对于大规模数据处理任务，尤其是当存在大小不等的数据集时，MapJoin通过将较小的数据集缓存至内存并在Map端完成连接操作，有效提升了处理效率。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

Map join引起的数据倾斜问题的解释
普通的join，那么肯定要走shuffle，那么普通的join 肯定走的是reduce join
先将所有相同的key，对应的values，汇聚到一个task中，然后再进行join。
将reduce join转换为map join。

spark中如果两个RDD要进行join，其中一个RDD是比较小的。一个RDD是一百万数据，一个RDD是一万数据。
如果一个RDD很小 broadcast(广播变量出去的那个小数据以后，就会在每个executor manager中都驻留一份。要确保你的内存)

正常join是在reduce端join 会经过shuffle 数据重新分区以后会产生数据倾斜如果map join把小表缓存在内存中直接在map端进行计算出结果不会产生shuffle过程所以会解决数据倾斜问题

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