前言 眾所周知,Catalyst Optimizer是Spark SQL的核心,它主要負責將SQL語句轉換成最終的物理執行計划,在一定程度上決定了SQL執行的性能。 Catalyst在由Optimized Logical Plan生成Physical Plan的過程中 ...
JOIN操作是非常常見的數據處理操作,Spark作為一個統一的大數據處理引擎,提供了非常豐富的JOIN場景。本文分享將介紹Spark所提供的 種JOIN策略,希望對你有所幫助。本文主要包括以下內容: 影響JOIN操作的因素 Spark中JOIN執行的 種策略 Spark是如何選擇JOIN策略的 影響JOIN操作的因素 數據集的大小 參與JOIN的數據集的大小會直接影響Join操作的執行效率。同樣 ...
2020-11-03 22:17 0 1255 推薦指數:
前言 眾所周知,Catalyst Optimizer是Spark SQL的核心,它主要負責將SQL語句轉換成最終的物理執行計划,在一定程度上決定了SQL執行的性能。 Catalyst在由Optimized Logical Plan生成Physical Plan的過程中 ...
本文主要介紹spark join相關操作。 講述spark連接相關的三個方法join,left-outer-join,right-outer-join,在這之前,我們用hiveSQL先跑出了結果以方便進行對比。 我們以實例來進行說明。我的實現步驟記錄如下。 1、數據准備 2、HSQL ...
引言 join是SQL中的常用操作,良好的表結構能夠將數據分散到不同的表中,使其符合某種規范(mysql三大范式),可以最大程度的減少數據冗余,更新容錯等,而建立表和表之間關系的最佳方式就是join操作。 對於Spark來說有3種Join的實現,每種Join對應的不同的應用 ...
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 ...
Join大致包括三個要素:Join方式、Join條件以及過濾條件。其中過濾條件也可以通過AND語句放在Join條件中。 二、Hive/MR中的Join可分為Common Join(Reduce階段完成join)和Map Join(Map階段完成join)。介紹兩種join的原理和機制 ...
java scala ...
背景:面試中會要求對5中線程池作分析。所以要熟知線程池的運行細節,如CachedThreadPool會引發oom嗎? java線程池與五種常用線程池策略使用與解析 可選擇的阻塞隊列BlockingQueue詳解 首先看一下新任務進入時線程池的執行策略: 如果運行的線程少於 ...
1.概述 離線數據處理生態系統包含許多關鍵任務,最大限度的提高數據管道基礎設施的穩定性和效率是至關重要的。這邊博客將分享Hive和Spark分區的各種策略,以最大限度的提高數據工程生態系統的穩定性和效率。 2.內容 大多數Spark Job可以通過三個階段來表述,即讀取輸入數據、使用 ...