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
【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
# 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
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
Spark SQL是Apache Spark提供的一种处理结构化数据的模块，它允许开发人员使用SQL语句和DataFrame API来查询和分析数据。在处理大表join大表优化时，我们可以采用以下步骤：
## 流程图
```mermaid
graph TD
A(读取大表1) --> B(读取大表2)
B --> C(进行join操作)
C --> D(执行聚合操作)
D --> E(返回结果)
关于左连接和右连接总结性的一句话：左连接WHERE只影响右表，右连接WHERE只影响左表。JOIN详解JOIN分类：LEFT JOIN、RIGHT JOIN、INNER JOIN、FULL JOIN1. LEFT JOINselect * from tbl1 Left Join tbl2 where tbl1.ID = tbl2.ID左连接后的检索结果是显示tbl1的所有数据和tbl2中满足whe
# Spark大表和大表Join的科普
在处理大数据的过程中，Apache Spark已经成为一个不可或缺的工具。特别是在处理大表和进行大表之间的Join操作时，Spark展现出了其强大的性能和灵活性。本文将深入介绍Spark的概念、如何处理大表及大表之间的Join操作，并提供示例代码。
## 什么是Apache Spark？
Apache Spark是一个开源的分布式计算框架，旨在处理大规
Spark最初由美国加州伯克利大学的AMP实验室于2009年开发，是基于内存计算的大数据并行计算框架，可用于构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。Spark特点Spark具有如下几个主要特点：运行速度快：Spark使用先进的DAG（Directed Acyclic Graph，有向无环图）执行引擎，以支持循环数据流与内存计算，基于内存的执行速度可比Hadoop MapReduce快上百倍，基于磁盘
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2023-09-22 20:51:11
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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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大表如何优化？当MySQL单表记录数过大时，数据库的CRUD性能会明显下降，一些常见的优化措施如下：限定数据的范围 务必禁止不带任何限制数据范围条件的查询语句。比如：我们当用户在查询订单历史的时候，我们可以控制在一个月的范围内； 读/写分离 经典的数据库拆分方案，主库负责写，从库负责读；垂直分区 根据数据库里面数据表的相关性进行拆分。 例如，用户表
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 大表 join 多表优化实现指南
## 一、整体流程
在优化 Spark 大表 join 多表操作时，通常需要经历以下步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 数据加载 |
| 2 | 数据清洗 |
| 3 | 数据预处理 |
| 4 | 大表 join 多表操作 |
| 5 | 结果存储 |
## 二、具体操作步骤及代码示例
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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
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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在测试从Spark Shell读取MySQL一张Large Table时，发生了Out of memory和connection timeout问题，记录一下处理的过程：MySQL Table资料笔数：1400万笔左右Spark Cluster配置：Master * 1，Slave * 3，皆为1 core 8G Spark版本：2.1.1星火配置配置：spark-env.shSPARK
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
# Spark大表Join详解
在大数据处理中，数据的关联操作是非常常见的场景之一。而在Spark中，Join操作是一种常用的数据关联方式。然而，在处理大表Join时，往往会面临一些挑战，比如数据量大、执行效率低等。本文将通过代码示例，详细讲解如何使用Spark进行大表Join，并提供一些优化技巧，以提高Join操作的性能。
## 1. Spark大表Join简介
Spark大表Join是指
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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