Spark SQL中出现 CROSS JOIN 问题解决

最新推荐文章于 2025-07-28 16:27:23 发布
置顶 最新推荐文章于 2025-07-28 16:27:23 发布
阅读量5.4k 收藏 2
点赞数 1
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： Python Spark
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/yanjiangdi/article/details/98951640
本文详细介绍了在SparkSQL中遇到CROSS JOIN问题的原因及解决办法。在Spark2.x版本中，默认不支持笛卡尔积操作，这可能导致数据处理中的问题。文章提供了通过设置参数spark.sql.crossJoin.enabled为true来启用CROSS JOIN的方法。

Spark SQL中出现 CROSS JOIN 问题解决

 

1、问题显示如下所示：

    Use the CROSS JOIN syntax to allow cartesian products between these relation

    

2、原因：

     Spark 2.x版本中默认不支持笛卡尔积操作

 

3、解决方案：

     通过参数spark.sql.crossJoin.enabled开启，方式如下：

    spark.conf.set("spark.sql.crossJoin.enabled", "true")

 

Spark SQL执行多次join后越来越慢，最后出现OOM
甘蓝的专栏
09-04 1394
记录Spark SQL使用中不停地join引发的OOM问题
Spark SQL中各种Join操作及其对结果的影响
ByteKnight的博客
09-16 336
Spark SQL支持多种Join类型，包括Inner Join、Left Join、Right Join、Semi Join、Anti Join和Cross Join。本文将详细介绍每种Join的含义、结果范围以及对结果的影响，并附上相应的代码示例。在以上的示例代码中，使用了DataFrame API来执行Join操作。无论使用哪种Join操作，连接条件都是非常重要的，它决定了结果集中哪些行会被包含或过滤。函数的第二个参数来定义。连接条件指定了连接所依赖的列，如果连接条件不满足，相应的行将被过滤掉。
SparkSQL 函数 crossjoin()
m0_69097184的博客
12-19 1127
crossJoin是 Spark SQL 中用于连接两个 DataFrame 的操作。这个操作会生成一个新的 DataFrame，其中包含两个原始 DataFrame 中所有可能的行组合，即它是一种笛卡尔积。
spark sql (一)-的这个variable.spark.sql.crossjoin.enabled = true 错误sql示例，不改数据库配置的案例
00单00的博客
12-07 3834
Detected implicit cartesian product for INNER join between logical plan variable.spark.sql.crossjoin.enabled = true的案例
【mysql】详细介绍cross join
最新发布
weixin_44823875的博客
07-28 619
CROSS JOIN（交叉连接）是 SQL 中一种基础的表连接方式，用于将两个或多个表的所有行进行组合，生成笛卡尔积（Cartesian product）。即如果表 A 有m行，表 B 有n行，CROSS JOIN的结果会有m×n行。例如将学生表和课程表进行cross join，相当于给每个学生匹配了所有课程。
spark.sql.crossJoin.enabled设置
流水贝长
11-06 4125
今天碰到了一个异常，org.apache.spark.sql.AnalysisException 解决办法如下：
解决Spark sql中crossJoin错误
愿你远行千里，归来仍是少年
09-03 1471
问题： 对两个DataFrame对象执行Join操作时，提示错误如下：环境-->Spark2.3.3 解决: 将SparkSession对象的“spark.sql.crossJoin.enabled”设为True SparkSession.builder.appName("TestApp").master("local").config("spark.sql.crossJoin...
ERROR InsertIntoHadoopFsRelationCommand: Aborting job. ...please set spark.sql.crossJoin.enabled
charKim的博客
01-18 2753
下面是报错信息：18/01/18 10:28:00 ERROR InsertIntoHadoopFsRelationCommand: Aborting job. org.apache.spark.sql.AnalysisException: Cartesian joins could be prohibitively expensive and are disabled by default. T
spark sql中出现 cross join 问题解决
03-16
在Spark SQL中，如果出现了cross join问题，可以通过以下方法解决： 1. 确认是否需要使用cross join。cross join会将两个表中的所有行进行组合，生成一个新的表。如果不需要这样的结果，可以考虑使用其他类型的join...
Spark-SQL 之 join 类型
zhixingheyi_tian的博客
05-31 882
Shuffle Hash Join 启用 Shuffle Hash Join 必须满足以下几个条件： 仅支持等值 Join，不要求参与 Join 的 Keys 可排序； spark.sql.join.preferSortMergeJoin 参数必须设置为 false，参数是从 Spark 2.0.0 版本引入的，默认值为 true，也就是默认情况下选择 Sort Merge Join； 小表的大小（plan.stats.sizeInBytes）必须小于 spark.sql.autoBroadcastJoi
Spark2.x之SQL/join关联报CROSS JOIN错误
踏雪无痕
06-18 2254
一.算子join 在Spark中，两个dataframe关联分为使用算子join关联和使用视图SQL关联两种。在使用join算子关联时，一般的关联语句是这样的： words_df.join(words_df, words_df("word") === words_df("word")).show() words_df.join(words_df, words_df("word") === words_df("word"), joinType = "left").show() 效果： 当没有明确的关联字段
Spark中的笛卡尔积crossjoin
weixin_43648241的博客
09-17 1923
a 1,a,100 2,b,80 3,c,70 b abc,200,12 bbb,100,23 ccc,300,35 a.crossjoin(b)的结果是 1,a,100, abc,200,12 2,b,80 , abc,200,12 3,c,70 , abc,200,12 1,a,100, bbb,100,23 2,b,80 , bbb,100,23 3,c,70 , bbb,100,23 1,a,100, ccc,300,35 2,b,80 , ccc,300,35 3,c,70 , ccc,300
spark sql 中的 笛卡尔积（cross join）优化方法--mapjoin
samur2的博客
01-11 3292
在编写sql代码时，需要尽量少使用 笛卡尔积，但是有些特殊场景下很难找到代替方案。这里分享了 在进行spark sql 编写任务作业时遇到笛卡尔积导致执行慢的问题，并记录了解决方案
spark crossjoin方法优化
骑着蜗牛向前跑的博客
01-05 1426
org.apache.spark.SparkException Job aborted due to stage failure: Total size of serialized results of 147936 tasks (1024.0 MB) is bigger than spark.driver.maxResultSize (1024.0 MB)
手撕SparkSQL五大JOIN的底层机制
敏叔
07-31 2056
Broadcast hash join (BHJ) Shuffle hash join（SHJ） Shuffle sort merge join (SMJ) Shuffle-and-replicate nested loop join，又称笛卡尔积（Cartesian product join） Broadcast nested loop join (BNLJ) 这些机制你真的了解清楚么， 今天对SparkSQL JOIN的机制从原理和源码都深入剖析，不管是做Spark优化，问题排查，都有极大的帮助~~
Spark Sql Join操作类型
大怀特的博客
11-16 1207
Spark DataFrame支持所有基本SQL Join类型的操作,如INNER,RIGHT OUTER,LEFT ANTI, LEFT SEMI, CROSS, SELF JOIN. Spark SQL Join操作是宽转换操作,结果数据会重组在网络中,因此会有非常大的性能问题,当不仔细设计.
大数据技术架构(组件)33——Spark：Spark SQL--Join Type
sysocc的博客
02-12 812
1.5、如果用户没有指定任何Join Hint，那么就根据Join的策略Broadcast Hash Join ---> Shuffle Hash Join --> Sort Merge Join ---> Cartesian Product Join --> Broadcast Nested Loop Join顺序选择Join策略。当然用户也可以手动选择策。1、Shuffle阶段：对两个表参与Join的keys使用相同的分区算法和分区数进行分区，目的就是为了保障相同的key都分配到相同的分区里面。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值