背景刚接触spark-streaming，然后写了一个WordCount程序，对于不停流进来的数据，需要累加单词出现的次数，这时就需要把前一段时间的结果持久化，而不是数据计算过后就抛弃，在网上搜索到spark-streaming可以通过updateStateByKey 和mapWithState来实现这种有状态的流管理，后者虽然在spark1.6.x还是一个实验性的实现，不过由于它的实现思想以及性
1. 什么是SparkSQLSpark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块，它提供了2个编程抽象：DataFrame和DataSet，并且作为分布式SQL查询引擎的作用。我们已经学习了Hive，它是将Hive SQL转换成MapReduce然后提交到集群上执行，大大简化了编写MapReduc的程序的复杂性，由于MapReduce这种计算模型执行效率比较慢。所有Spark SQL的应运而
# Spark中mapjoin小表大小设置方法
## 1. 整体流程
首先，我们来看一下整体的流程，如下表所示：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 读取大表和小表数据 |
| 步骤二 | 将小表数据广播到各个Executor |
| 步骤三 | 在大表的每个Partition上进行map join操作 |
## 2. 操作步骤和代码
### 步骤一：
原创
2024-06-05 05:04:31
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RDD是什么？RDD是Spark中的抽象数据结构类型，任何数据在Spark中都被表示为RDD。从编程的角度来看，RDD可以简单看成是一个数组。和普通数组的区别是，RDD中的数据是分区存储的，这样不同分区的数据就可以分布在不同的机器上，同时可以被并行处理。因此，Spark应用程序所做的无非是把需要处理的数据转换为RDD，然后对RDD进行一系列的变换和操作从而得到结果。本文为第一部分，将介绍Spark
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2023-09-08 09:35:38
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Spark 性能优化之Map-Join 文章目录Spark 性能优化之Map-Join1. Spark Stage的划分1.1 RDD的依赖关系1.1.1 窄依赖的实现1.1.2 宽依赖的实现1.2 Lineage(血统)与DAG中Stage的划分1.2.1 Lineage1.2.2 Stage的划分2. Reduce-Join和Map-Join2.1 Reduce-Join 的原理2.2 Map
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2023-09-21 09:46:34
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# 使用SparkSQL进行大表关联小表的MapJoin实践
在大数据处理中，使用SparkSQL进行大表与小表的关联是一个非常常见的操作，其中MapJoin（也被称为Broadcast Join）是一种优化的连接策略。本文将指导一个刚入行的小白如何实现“SparkSQL大表关联小表”，并详细介绍实现的步骤、所需代码及其解释。
## 一、流程概述
我们首先来看看整个操作的流程。以下是一个清晰
1.Spark join种类(>3种)及join选择依据 Spark 内部JOIN 大致分为以下3种实现方式 ：1.BroadCastHashJoin2.ShuffledHashJoin3.SortMergeJoin 1.BroadCastHashJoin 翻过源码之后你就会发现，Spark 1.6
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2024-03-12 13:44:41
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在处理大数据时，Apache Spark 提供了一个强大的算子——MapJoin，它能够显著提升小表与大表进行连接的性能。而“Spark自动mapjoin”是指在数据处理过程中，Spark能够自动判断并优化小表连接大表的策略，这样能大大减少Shuffle过程的开销。不过，有时我们在实现过程中也会遇到一些问题和挑战。接下来，我将分享一下如何解决“spark自动mapjoin”相关问题的过程。
##
## Spark MapJoin 语法入门
在大数据处理领域，Apache Spark 是一种强大的工具，而 MapJoin 是 Spark SQL 中用于高效连接小表与大表的技术。MapJoin 利用将小表加载到内存中进行联接以加快处理速度，这对于处理大数据集时尤其有用。本文将详细介绍如何实现 Spark MapJoin 的过程。
### 处理流程
首先，了解实现 MapJoin 的基本流
一. Hive参数介绍特别说明
关于MapJoin的问题剖析 特别说明
关于MapJoin的问题剖析概念说明
代码实现
在hive当中已经默认开启了该功能。应用场景
大表join小表的时候，大数据块join小数据块的时候。特点特征
减少了reduce的处理，全部放到map端进行操作。减少了数据移动，提升了IO和计算效率。将joi
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2023-08-21 10:01:04
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本文重点介绍 Spark 中 【mapToPair】和【flatMapToPair】的区别，请继续看到尾部，后续有示例说明，会理解更加清晰。函数原型1.JavaPairRDD<K2,V2> mapToPair(PairFunction<T,K2,V2> f)此函数会对一个RDD中的每个元素调用f函数，其中原来RDD中的每一个元素都是T类型的，调用f函数后会进行一定
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2023-11-11 06:15:34
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前言今天 Review 了一下同事的代码，发现其代码中有非常多的 mapPartitions，问其原因，他说性能比 map 更好。我说为什么性能好呢？于是就有了这篇文章。网上推崇 mapPartitions 的原因按照某些文章的原话来说一次函数调用会处理一个partition所有的数据，而不是一次函数调用处理一条，性能相对来说会高一些。又比如说如果是普通的map，比如一个partiti
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2023-11-12 09:20:09
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# Spark中如何使用MapJoin
## 引言
在大数据处理的过程中，Spark提供了多种方法来对数据进行高效处理。其中，MapJoin（即Map-side Join）是一种提升连接操作性能的技巧，适用于内存能够容纳小表的场景。本文将通过一个具体的示例，详细讲解如何在Spark中使用MapJoin来优化数据连接操作，并提供完整的代码示例。
## 背景
假设我们有两个数据表，一个是用户表
大数据优化：Spark常规性能调优_广播大变量常规性能调优1.1.4 常规性能调优四：广播大变量driver端的大变量分发到每一个task中，占用内存，使用广播变量节省内存，每个task共用一个默认情况下，task中的算子中如果使用了外部的变量，每个task都会获取一份变量的复本，这就造成了内存的极大消耗。一方面，如果后续对RDD进行持久化，可能就无法将RDD数据存入内存，只能写入磁盘，
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2024-07-15 13:56:17
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一、控制Hive中Map和reduce的数量
Hive中的sql查询会生成执行计划，执行计划以MapReduce的方式执行，那么结合数据和集群的大小，map和reduce的数量就会影响到sql执行的效率。
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2023-06-02 02:28:34
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参考文章：1. hadoop mapper和reduce数量设置https://447214075.iteye.com/blog/2153694 2.Hive中如何确定map数 源码级别文章揭示了不同 InputFormat 下的划分标准 Hive 中 Mapper 与 Reducer 的个数可以进行指定。但不是简单的通过设置
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2023-09-18 17:54:24
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浪尖维新：bigdatatiphashjoinjoin是作为业务开发绕不开的SQL话题，无论是传统的数据库join，还是大数据里的join。做过Spark/flink流处理的应该都用过一种流表和维表的join，维表对于Spark来说可以是driver端获取后广播到每个Executor，然后在executor端执行流表task的时候join，其实大多数是个hashmap，而很多时候这个维表比较大会存
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2023-10-01 17:18:59
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将多份数据进行关联是数据处理过程中非常普遍的用法，不过在分布式计算系统中，这个问题往往会变的非常麻烦，因为框架提供的 join 操作一般会将所有数据根据 key 发送到所有的 reduce 分区中去，也就是 shuffle 的过程。造成大量的网络以及磁盘IO消耗，运行效率极其低下，这个过程一般被称为 reduce-side-join。如果其中有张表较小的话，我们则可以自己实现在 map 端实现数据
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2023-12-07 00:05:34
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# SparkSQL中的MapJoin设置
在大数据处理的领域，Apache Spark以其高效的计算能力和强大的数据处理能力而闻名。SparkSQL是其强大的一部分，允许用户使用SQL查询接口来处理大规模数据。在SparkSQL中，MapJoin（或称为Broadcast Join）是一种优化技术，能够显著提升小表和大表连接时的性能。本篇文章将深入探讨如何在SparkSQL中设置MapJoin
原创
2024-09-28 05:33:05
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在Hadoop及Hive中，使用MapJoin可以显著提升那些小表与大表连接时的查询性能，它能将小表加载到内存中，并用来优化查询性能。然而，在配置MapJoin时，存在一些常见问题可能影响到业务运作。以下是详细的解决过程记录，涵盖背景定位、参数解析、调试步骤、性能调优、排错指南和最佳实践。
在我们的生产环境中，因查询性能问题，业务应用A报告了Hive查询时的响应时间过长，导致数据分析工作受到影响
