前言 本文是介绍的是开发spark极其核心的地方，可以说懂得解决spark数据倾斜是区分一个spark工程师是否足够专业的标准，在面试中以及实际开发中，几乎天天面临的都是这个问题。原理以及现象 先来解释一下，出现什么现象的时候我们认定他为数据倾斜，以及他数据倾斜发生的原理是什么？比如一个spark任务中，绝多数task任务运行速度很快，但是就是有那么几个task任务运行极其缓慢，慢慢
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2023-09-29 10:41:27
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在Hive调优里面，经常会问到一个很小的表和一个大表进行join，如何优化。 Shuffle 阶段代价非常昂贵，因为它需要排序和合并。减少 Shuffle 和 Reduce 阶段的代价可以提高任务性能。 MapJoin通常用于一个很小的表和一个大表进行join的场景，具体小表有多小，由参数hiv
spark性能优化 1.数据序列化(serializer)spark提供两种序列化方式，一种是java序列化，另一种是Kryo序列化java序列化比较灵活，但速度较慢，为了方便，spark默认使用java，可以更改为Kryo对于大多数程序而言，Kryo序列化可以解决有关性能的大部分问题Kryo序列化机制的优点：（1）算子函数中使用的外部变量,在经过kryo序列化之后,会优化网络传输的性能
因为spark的计算都是基于内存的，他的瓶颈有：cpu，带宽（network bandwidth）,memory。通常情况下，如果数据是在内存里面的，瓶颈就在带宽上面，你也可以做一些其他优化，如RDD序列化（减少内存的使用）。Data Serialization数据序列化序列化在我们的分布式应用中扮演了一个非常重要的角色。 默认使用JAVA serialization，比较灵活但是比较慢而且会导致
Spark Join大大表分而治之拆分内表外表的重复扫描案例负隅顽抗数据分布均匀数据倾斜Task 数据倾斜Executor 数据倾斜两阶段 ShuffleExecutors 调优案例 Join 大大表 :Join 的两张体量较大的事实表，尺寸相差在 3 倍内，且无法广播变量用大表 Join 大表才能实现业务逻辑，说明 : 数据仓库在设计初时，考虑不够完善大表 Join 大表的调优思路：分而治之/
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2023-08-24 18:27:02
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SparkSQL的Join的实现方式Hash Join：传统数据库的单机join算法。 概念： Build Table：一般是小表 Probe Table：一般是大表 Hash Table：将Build Table按照Join的Key生成hash值，存到对应的bucket中，生成一张Hash Table，缓存在内存中，或者落盘。步骤：1. 确定Build表和Probe表。2. 生成Hash 表。3
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2023-09-05 13:43:48
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Join数据是我们在Spark操作中的很重要的一部分。Spark Core 和Spark SQL的基本类型都支持join操作。虽然join很常用而且功能很强大，但是我们使用它的时候，我们不得不考虑网络传输和所处理的数据集过大的问题。在Spark Core中，DAG优化器不像SQL优化器，它不能够重命令或者下压过滤。所以，Spark操作顺序对于Spark Core显得尤为重要。这篇博文，我们将介绍R
【使用场景】 两个RDD进行join的时候，如果数据量都比较大，那么此时可以sample看下两个RDD中的key分布情况。如果出现数据倾斜，是因为其中某一个RDD中的少数几个key的数据量过大，而另一个RDD中的所有key都分布比较均匀，此时可以考虑采用本解决方案。 【解决方案】 对有数据倾斜那个RDD，使用sample算子采样出一份样本，统计下每个key的数量，看看导致数据倾斜
【使用场景】 对RDD使用join类操作，或者是在Spark SQL中使用join语句时，而且join操作中的一个RDD或表的数据量比较小（例如几百MB或者1~2GB），比较适用此方案。 【解决方案】 小表join大表转为小表broadcast+map大表实现。具体为： 普通的join是会shuffle的，而一旦shuffle，就相当于会将相同key的数据拉取到一个shuffl
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2023-06-07 19:26:07
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nested loop（嵌套循环）:存在着两个循环，一个是外部循环，提取驱动表中符合条件的每条记录。另外一个是内部循环，根据外循环中提取的每条记录对内部表进行连接查询相应的记录。由于这两个循环是嵌套进行的，故此种连接方法称为嵌套循环连接。特点：1.一个大表和一个小表(驱动表)连接，连接方式可以是等值或者是不等值2.驱动表数据较小或者内部表已连接的列有唯一性索引或者高度可选的非唯一性索引，效率很高3
Join是数据库查询永远绕不开的话题，传统查询SQL技术总体可以分为简单操作（过滤操作-where、排序操作-limit等），聚合操作-groupBy以及Join操作等。其中Join操作是其中最复杂、代价最大的操作类型。另外，从业务层面来讲，用户在数仓建设的时候也会涉及Join使用的问题。通常情况下，数据仓库中的表一般会分为”低层次表”和“高层次表”。所谓”低层次表”，就是数据源导入数仓之后直接生
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2023-09-25 06:44:07
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# 如何在Spark中实现大表与小表的连接
在数据处理过程中，常常需要将两张表进行连接（Join），特别是在大数据环境下。这篇文章将指导你如何使用Apache Spark完成“大表Join小表”的操作。我们将依循一个简单的流程，逐步实现这一目标，并通过代码示例进行详细讲解。
## 流程概述
我们首先来看看整个操作的流程。以下表格展示了步骤及其简要说明：
| 步骤 | 描述
# Spark大表与小表的连接
在大数据处理中，数据的连接操作是一个常见且重要的任务。在Apache Spark中，通常涉及到的场景是大表（比如百万级别甚至亿级别的数据）与小表（相对来说数据量较小，通常数据量在数千到数万之间）的连接操作。以下是这方面的一些介绍和代码示例。
## 什么是大表与小表的连接
大表与小表的连接通常使用的是`join`操作。当你需要从一个大表中提取某些信息，并在此基础
# Spark小表Join大表实现流程
## 概述
在Spark中，当我们需要将一个小表和一个大表进行Join操作时，可以使用Broadcast Join来优化性能。Broadcast Join是将小表复制到每个Executor节点上，然后将大表与每个小表进行Join操作，这样可以避免Shuffle操作，提高Join的性能。
下面将详细介绍实现Spark小表Join大表的流程，并给出每一步需要
# Spark大表和大表Join的优化
在大数据开发中，优化 Spark 操作尤其是大表和大表的 Join 操作，是一项重要而复杂的任务。正因为处理的数据量大，若不充分优化，将耗尽大量计算资源甚至造成系统崩溃。本文将详细介绍优化流程及相应的实现方法。
## 优化流程概述
以下是 Spark 大表 Join 优化的一般流程：
| 步骤 | 说明
# Spark Join小表大表实现的步骤及示例代码
## 1. 简介
在Spark中，Join操作是非常常见的一种操作，它可以将两个或多个数据集按照某个共同的字段进行连接。本文将介绍如何使用Spark实现“Join小表大表”的操作。
## 2. 整体流程
在实现"Spark Join小表大表"的操作中，我们需要完成以下几个步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
|
## 实现"spark 小表join大表"的流程
为了实现"spark 小表join大表"，我们可以按照以下步骤进行操作：
1. 加载小表和大表数据。
2. 对小表和大表进行预处理，确保它们的数据格式和类型一致。
3. 将小表和大表进行join操作，根据指定的连接键进行匹配。
4. 处理join后的数据，进行进一步的分析和操作。
5. 将处理后的数据存储到指定的位置。
下面是每个步骤需要做的
# 实现"spark 大表小表join"操作步骤
## 流程概览
下面是实现"spark 大表小表join"操作的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 读取大表和小表的数据 |
| 步骤二 | 将大表和小表进行join操作 |
| 步骤三 | 处理join后的数据 |
| 步骤四 | 将处理后的数据保存或输出 |
## 每一步具体操作及代码示例
# 如何实现Spark大表Join小表
## 简介
在Spark中，进行大表和小表的Join操作时，往往需要特殊的处理方式，以避免数据倾斜和性能问题。本文将介绍一种常用的方法来实现Spark大表Join小表的操作。
## 流程概述
下面是实现Spark大表Join小表的整个流程，我们将通过以下步骤来完成：
1. 读取大表和小表的数据；
2. 对大表进行预处理，以减少数据倾斜的概率；
3. 对
目录目的环境调优步骤参数优化RDD优化rdd复用rdd持久化广播大变量算子优化mapPartitionsforeachPartitionrepartition存储文件优化参考链接随缘求赞 目的关于spark程序优化总结，包括参数调优、RDD优化、算子优化等。对于处理大数据量的spark程序而言，如果做好调优，将会有比较明显的效果。从个人而言，是锻炼提升自己的机会；从项目而言，是用最小的资源做最优
