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 ...

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 ...

1.小表对大表（broadcast join） 　　将小表的数据分发到每个节点上，供大表使用。executor存储小表的全部数据，一定程度上牺牲了空间，换取shuffle操作大量的耗时，这在SparkSQL中称作Broadcast Join 　　Broadcast Join的条件有以下几个 ...

适用场景 进行join中至少有一个RDD的数据量比较少（比如几百M，或者1-2G) 因为，每个Executor的内存中，都会驻留一份广播变量的全量数据 Broadcast与map进行join代码示例 创建RDD 传统的join 使用 ...

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 ...

基本思想 　　与flink流的join原理不同的是，Spark双流join是对俩个流做满外连接 ，因为网络延迟等关系，不能保证每个窗口中的数据key都能匹配上，这样势必会出现三种情况：（some，some），（None，some），（Some,None）,根据这三种情况，下面做一下详细解析 ...

[training@localhost ~]$ hdfs dfs -cat people.json {"name":"Alice","pcode":"94304"}{"name":"Brayden" ...