前言 众所周知,Catalyst Optimizer是Spark SQL的核心,它主要负责将SQL语句转换成最终的物理执行计划,在一定程度上决定了SQL执行的性能。 Catalyst在由Optimized Logical Plan生成Physical Plan的过程中 ...
JOIN操作是非常常见的数据处理操作,Spark作为一个统一的大数据处理引擎,提供了非常丰富的JOIN场景。本文分享将介绍Spark所提供的 种JOIN策略,希望对你有所帮助。本文主要包括以下内容: 影响JOIN操作的因素 Spark中JOIN执行的 种策略 Spark是如何选择JOIN策略的 影响JOIN操作的因素 数据集的大小 参与JOIN的数据集的大小会直接影响Join操作的执行效率。同样 ...
2020-11-03 22:17 0 1255 推荐指数:
前言 众所周知,Catalyst Optimizer是Spark SQL的核心,它主要负责将SQL语句转换成最终的物理执行计划,在一定程度上决定了SQL执行的性能。 Catalyst在由Optimized Logical Plan生成Physical Plan的过程中 ...
本文主要介绍spark join相关操作。 讲述spark连接相关的三个方法join,left-outer-join,right-outer-join,在这之前,我们用hiveSQL先跑出了结果以方便进行对比。 我们以实例来进行说明。我的实现步骤记录如下。 1、数据准备 2、HSQL ...
引言 join是SQL中的常用操作,良好的表结构能够将数据分散到不同的表中,使其符合某种规范(mysql三大范式),可以最大程度的减少数据冗余,更新容错等,而建立表和表之间关系的最佳方式就是join操作。 对于Spark来说有3种Join的实现,每种Join对应的不同的应用 ...
原文地址:Spark SQL 之 Join 实现 Spark SQL 之 Join 实现 涂小刚 2017-07-19 217标签: spark , 数据库 Join作为SQL中一个重要语法特性,几乎所有稍微复杂一点的数据分析场景都离不开Join ...
Join大致包括三个要素:Join方式、Join条件以及过滤条件。其中过滤条件也可以通过AND语句放在Join条件中。 二、Hive/MR中的Join可分为Common Join(Reduce阶段完成join)和Map Join(Map阶段完成join)。介绍两种join的原理和机制 ...
java scala ...
背景:面试中会要求对5中线程池作分析。所以要熟知线程池的运行细节,如CachedThreadPool会引发oom吗? java线程池与五种常用线程池策略使用与解析 可选择的阻塞队列BlockingQueue详解 首先看一下新任务进入时线程池的执行策略: 如果运行的线程少于 ...
1.概述 离线数据处理生态系统包含许多关键任务,最大限度的提高数据管道基础设施的稳定性和效率是至关重要的。这边博客将分享Hive和Spark分区的各种策略,以最大限度的提高数据工程生态系统的稳定性和效率。 2.内容 大多数Spark Job可以通过三个阶段来表述,即读取输入数据、使用 ...