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：  
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2023-09-03 09:55:38
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说一下的Spark Join的分类及基本实现机制 文章目录写在前面Spark支持哪些JoinRDD支持的JoinDataFrame支持的JoinSpark Join的实现方式Hash JoinBroadcast Hash JoinShuffle Hash JoinSort-Merge Join总结参考链接 写在前面面试官：说下Spark的Join方式有哪些？彩笔：Inner、Left、Left S
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2023-08-12 23:53:15
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每天一个小例子： spark中， 1.left semi join （左半连接）的意思就是， JOIN 子句中右边的表只能在 ON 子句中设置过滤条件，右表中有重复的数据会自动跳过，具体详见： 2. left anti join 含义：left anti join 是 not in/not exists 子查询的一种更高效的实现，相当于not in或者not exists，left anti jo
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2023-10-18 20:34:10
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众所周知,Join的种类丰富:按照**关联形式(**Join type)划分:有内关联,外关联,左关联,右关联,半关联,逆关联等,由业务逻辑决定的关联形式决定了Spark任务的运行结果;按照关联机制(Join Mechanisms)划分:有NLJ(Nested Loop Join) , SMJ(Sort Merge Join)和HJ(Hash Join),由数据内容决定的实现机制,则决定了Spar
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2023-08-10 08:37:40
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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描述3、Spark描述 1、数据准备我们准备两张Hive表，分别是orders（订单表）和driver
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2023-06-30 10:42:41
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目录：5.3 Join Operations5.3.1、DStream对象之间的Join5.3.2、DStream和dataset之间的join5.4、Output Operations5.4.1、print()5.4.2、saveAsTextFiles(prefix, [suffix])5.4.3、saveAsObjectFiles(prefix, [suffix])5.4.4、saveAsHa
Broadcast Join适合情况，小表和大表，小表非常小，适合传播到各个节点。当大表小表连接时，为了避免Shuffle，我们可以将小表广播到各个节点内存，供大表连接。一定程度上牺牲了空间，避免了Shuffle。这种Join在Spark中称作Broadcast Join。（需要注意的点是广播的只能是小表）Shuffle Hash Join适合情况，大表和小表，小表数据量增大，广播消耗资源大，按照
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2023-06-11 15:58:00
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1 Join背景 Join是数据库查询永远绕不开的话题，传统查询SQL技术可以分为简单操作（过滤操作-where、排序操作-sort by），聚合操作-groupby以及join操作等。其中join操作是最复杂的、代价最大的操作模型，也是OLAP场景中使用相对较多的操作。因此很有必要对其进行深入研究。 &
1.分发方式为什么要分发？因为是分布式的，待拼接的（join key相同）左右两部分（来自不同表、不同物理机器）数据传输到一台机器上分布式分发方式有哪些shuffle，左右两表都根据hash key进行map到reducer之间的数据传输广播，只动小表的数据，把小表数据做成HashRelation，传输到大表所在的机器上2.汇集到同一台机器之后的拼接方式数据汇集到一台机器上之后，共有3种拼接实现方
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2023-10-05 22:57:23
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在Spark 种 有2种 数据分发方式分别是 Hash Shuffle,和BroadCast。 在Spark 种 有3种 join 方式 分别是 SoftMergeJoin, HashJoin,Nested Loop Join 。 所以一共5种join 方式（没有 BroadCast SoftMergeJoin）为什么没有它呢相比 SMJ，HJ 并不要求参与 Join 的两张表有序，也不需要维护两
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2023-06-20 09:31:36
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# Spark Join实现指南
## 1. 整体流程
在开始介绍Spark Join的具体实现步骤之前，我们先来了解一下整个流程。Spark Join是指在Spark框架下，将两个或多个数据集合并在一起的操作。具体流程如下表所示：
```mermaid
journey
title Spark Join 实现流程
section 数据准备
section 数据加载
文章目录1.数据格式1. 对象2. 集合类型3. 字符串2.算子优化1. reduceByKey / aggregateByKey替代Group By2. repartitionAndSortWithinPartitions替代repartition + sortByKey3. mapPartitions替代Map4. foreachPartitions替代foreach5. 使用filter之
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2023-10-05 16:27:50
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spark join写在前面，读后感Join背景介绍Join使用的结论Join常见分类&实现机制Hash JoinBroadcast Hash JoinShuffle Hash JoinSort-Merge Join结论：如何优化 写在前面，读后感spark支持3种join:两种hash join应用与小表join大表sort-merge join应用与大表join大表hash join
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2023-08-22 22:02:56
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Join如何避免shuffle在我们使用Spark对数据进行处理的时候最让人头疼的就是业务上复杂的逻辑，而这些逻辑往往不是map算子就能解决的，不是aggragate就是join操作，而这些操作又伴随着shuffle极大地影响了程序执行过程的性能开销。今天我们来讨论下在使用join的时候如何避免shuffle的发生。一般我们直接使用join的时候都是触发commen join，这种join操作会触
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2023-08-17 17:19:09
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hive里面map join优化小表数据-> HashtableFiles-> Distributed Cache->遍历匹配离线Batch SQL Join三种方式Nested-loop Join 内嵌遍历的方式Sort-Merge Join 归并排序 要求是有序数据集Hash Join 将一个数据集转换为Hash Table，再进行遍历匹配实时Streamin...
原创
2021-08-05 13:54:28
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hive里面map join优化小表数据-> HashtableFiles-> Distributed Cache->遍历匹配离线Batch SQL Join三种方式Nested-loop Join 内嵌遍历的方式Sort-Merge Join 归并排序 要求是有序数据集Hash Join 将一个数据集转换为Hash Table，再进行遍历匹配实时Streamin...
原创
2021-08-05 13:54:20
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文章目录一.创建数据二.合并操作1.inner2.cross3.outer4.full5.full_outer6.left7.left_outer8.right9.right_outer10.left_semi11.left_anti 官方文档：https://spark.apache.org/docs/2.4.7/api/python/pyspark.sql.html?highlight=j
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2023-06-19 06:24:13
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Join常见分类以及基本实现机制 当前SparkSQL支持三种Join算法－shuffle hash join、broadcast hash join以及sort merge join。其中前两者归根到底都属于hash join，只不过在hash join之前需要先shuffle还是先broadcast。其实，这些算法并不是什么新鲜玩
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2023-09-04 23:08:58
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Spark的join实现方案有三种:broadcast hash joinshuffle hash joinsort-merge joinhash join确定 小表（Bulid Table) 和 大表（Probe Table）,利用小表 根据 key 进行hash，建立hash table，大表同样对key进行相同的hash，映射hash table中的记录，如果映射成功且
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2023-05-22 14:23:42
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Spark 中支持多种连接类型：Inner Join : 内连接；Full Outer Join : 全外连接；Left Outer Join : 左外连接；Right Outer Join : 右外连接；Left Semi Join : 左半连接；Left Anti Join : 左反连接；Natural Join : 自然连接；Cross (or Cartesian) Join : 交叉 (或
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2023-07-21 12:30:00
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