Spark的join操作可能觸發shuffle操作。shuffle操作要經過磁盤IO,網絡傳輸,對性能影響比較大。本文聊一聊Spark的join在哪些情況下可以避免shuffle過程。 1 DataFrame/Dataset的join如何避免shuffle 針對Spark DataFrame ...
目錄 使用場景 核心思路 代碼演示 正常join 正常left join 廣播:join 廣播:left join 不適用場景 使用場景 大表join小表 只能廣播小表 普通的join是會走shuffle過程的,而一旦shuffle,就相當於會將相同key的數據拉取到一個shuffle read task中再進行join,此時就是reduce join。但是如果一個RDD是比較小的,則可以采用廣 ...
2020-09-14 18:19 0 1213 推薦指數:
Spark的join操作可能觸發shuffle操作。shuffle操作要經過磁盤IO,網絡傳輸,對性能影響比較大。本文聊一聊Spark的join在哪些情況下可以避免shuffle過程。 1 DataFrame/Dataset的join如何避免shuffle 針對Spark DataFrame ...
Background 在MapReduce框架中,shuffle是連接Map和Reduce之間的橋梁,Map的輸出要用到Reduce中必須經過shuffle這個環節,shuffle的性能高低直接影響了整個程序的性能和吞吐量。Spark作為MapReduce框架的一種實現,自然也實現 ...
如果有可能的話,盡量避免使用shuffle類算子。因為Spark作業運行過程中,最消耗性能的地方就是shuffle過程。shuffle過程,就是將分布在集群中多個節點上的同一個key,拉取到同一個節點上,進行聚合或join等操作。比如reduceByKey、join等算子,都會觸發 ...
源文件放在github,隨着理解的深入,不斷更新,如有謬誤之處,歡迎指正。原文鏈接https://github.com/jacksu/utils4s/blob/master/spark-knowledge/md/sort-shuffle.md 正如你所知,spark實現了多種shuffle方法 ...
原文地址:Spark SQL 之 Join 實現 Spark SQL 之 Join 實現 塗小剛 2017-07-19 217標簽: spark , 數據庫 Join作為SQL中一個重要語法特性,幾乎所有稍微復雜一點的數據分析場景都離不開Join ...
【使用場景】 對RDD使用join類操作,或者是在Spark SQL中使用join語句時,而且join操作中的一個RDD或表的數據量比較小(例如幾百MB或者1~2GB),比較適用此方案。 【解決方案】 小表join大表轉為小表broadcast+map大表實現。具體 ...
1、spark shuffle:spark 的 shuffle 主要發生在 DAG 視圖中的 stage 和 stage 之間,也就是RDD之間是寬依賴的時候,會發生 shuffle。 補充:spark shuffle在很多地方也會參照mapreduce一樣,將它分成兩個階段map階段 ...
1、小、大表 join 在小表和大表進行join時,將小表放在前邊,效率會高。hive會將小表進行緩存。 2、mapjoin 使用mapjoin將小表放入內存,在map端和大表逐一匹配。從而省去reduce。 樣例: select /*+MAPJOIN(b ...