在Spark中，什么情况下，会发生shuffle？reduceByKey、groupByKey、sortByKey、countByKey、join、cogroup等操作Spark Shuffle操作的两个特点第一个特点 在Spark早期版本中，那个bucket缓存是非常非常重要的，因为需要将一个ShuffleMapTask所有的数据都写入内存缓存之后，才会刷新到磁盘。但是这就有一个问题，如果map
SortShuffleManager 运行原理 如何确定分区规则？ map()：输出record，并计算其partitionIdpartitionId = hash(key)%partitionNum，一个partitionId 就是一个分区SortShuffleManager 运行机制有两种，一种是普通运行机制，另一种是 bypass 运行机制。当 shuffle read task 的数量小于
文章最前： 我是Octopus，这个名字来源于我的中文名--章鱼；我热爱编程、热爱算法、热爱开源。所有源码在我的个人github ；这博客是记录我学习的点点滴滴，如果您对 Python、Java、AI、算法有兴趣，可以关注我的动态，一起学习，共同进步。 相关文章：LEFT ANTI JOIN的使用Spark SQL优化：NOT IN子查询优化解决hivesql-dayofwee
# Spark Hash Sort Merge Join 的实现指南
在数据处理和分析中，连接操作是常见且重要的功能之一。而在 Apache Spark 中，Hash Sort Merge Join 是一种高效的连接方式。今天，我将带你学习如何在 Spark 中实现 Hash Sort Merge Join，我们将分步进行。
## 流程概述
首先，让我们明确实现 Hash Sort Merg
原创
2024-09-01 04:02:08
44阅读
# Spark中的左连接与排序合并连接
在大数据处理的世界中，Apache Spark是一个强大的分布式计算框架，广泛用于数据处理、分析和机器学习。在Spark中，连接操作是非常重要的，而左连接（Left Join）和排序合并连接（Sort Merge Join）则是连接操作中的两种不同方法。本文将探讨它们之间的关系，并以代码示例来说明如何在Spark中实现这些连接。
## 1. 连接操作简介
原创
2024-10-15 04:19:25
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# 实现Hive Sort Merge Join
## 概述
在Hive中，Sort Merge Join是一种用于合并连接两个大型数据集的高效方法。它使用Hive的MapReduce框架，通过对数据进行排序和合并操作来实现连接操作。本文将介绍Hive Sort Merge Join的原理和实现步骤，并提供相应代码示例。
## Sort Merge Join的原理
Sort Merge Joi
原创
2023-11-03 05:04:09
202阅读
# Spark的Shuffle Sort Merge Join过程详解
## 简介
Shuffle Sort Merge Join是Spark中一种常见的数据处理操作，用于将两个数据集进行连接操作。在这篇文章中，我们将详细解释Shuffle Sort Merge Join的原理和实现方式，并提供代码示例进行演示。
## Shuffle Sort Merge Join原理
在理解Shuffle
原创
2023-12-03 08:53:11
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# Spark Sort Merge Join排序前task慢
## 背景介绍
Spark是一个快速、通用的大数据处理引擎，它提供了强大的数据处理能力和分布式计算功能。Spark中的Sort Merge Join是一种常见的数据合并操作，它用于合并两个已排序的数据集。然而，在某些情况下，当数据集较大或者特定条件下，Sort Merge Join可能会导致任务执行缓慢。本文将介绍Sort Merg
原创
2024-01-30 08:57:16
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在基于排序的shuffle，输入的记录都按目标分区ID进行排序，然后写入一个map 输出文件。为了读取reduder 对应的 map输出，Reducers 要获取这个文件一个连续区域。如果map的输出太大，以至于内存装不下，输出的内容排序后输出到磁盘，然后磁盘上的文件合并成一个最后的输出文件。为了生成map输出文件，基于sort的shuffle 有两个不同的写入 方式。第一，序列化排序，当以下三种
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2023-10-08 22:09:25
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一、什么是数据倾斜对 Spark/Hadoop 这样的分布式大数据系统来讲，数据量大并不可怕，可怕的是数据倾斜。对于分布式系统而言，理想情况下，随着系统规模（节点数量）的增加，应用整体耗时线性下降。如果一台机器处理一批大量数据需要120分钟，当机器数量增加到3台时，理想的耗时为120 / 3 = 40分钟。但是，想做到分布式情况下每台机器执行时间是单机时的1 / N，就必须保证每台机器的任务量相等
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2024-07-01 14:05:30
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Join Operations? SORT-MERGE JOIN– Sorts tables on the join key and then merges them together– Sorts ar...
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2013-12-19 12:06:00
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背景本文基于SPARK 3.3.0HashAggregate的优化该优化是FaceBook(Meta) 内部的优化，还有合并到spark社区。 该优化的主要是partialaggregate的部分：对于类似求count,sum,Avg的聚合操作，会存在现在mapper进行部分聚合的操作，之后在reduce端，再进行FinalAggregate操作。这看起来是没有问题的（能够很好的减少网络IO），但
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2024-10-23 10:59:54
34阅读
# Spark Sort-Merge Join处理不等值连接过程
在大数据处理领域，连接操作是一个常见且重要的需求。Apache Spark作为一种强大的大数据处理框架，提供了多种类型的连接方式，其中“Sort-Merge Join”是一种高效的连接方式。本文将探讨Spark中Sort-Merge Join的实现，并展示如何处理不等值连接。
## 连接基础
在数据库的查询中，连接操作主要分为
原创
2024-09-16 06:22:26
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目录1. 什么是数据倾斜2. 解决数据倾斜需要3. 导致Spark数据倾斜的本质4. 定位最慢的Task所处的源码位置5. 解决方案方案一：使用Hive ETL预处理方案二：过滤导致倾斜的key方案三：提高Shuffle操作并行度方案四：两阶段聚合（局部聚合+全局聚合）方案五：将reduce join转为map join方案六：采样倾斜key并分拆join操作方案七：用随机前缀和扩容RDD进行jo
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2023-08-30 09:52:29
233阅读
1实现算法排序归并连接算法大致可以分为以下几步：（1）首先以目标SQL中指定的谓词条
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2019-01-21 00:00:00
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吴怡玲 数据和云
1实现算法
排序归并连接算法大致可以分为以下几步：
（1）首先以目标SQL中指定的谓词条件（如果有的话）去访问表T1，然后对访问结果按照表T1中的连接列来排序，排好序后的结果集我们记为结果集1。
（2）接着以目标SQL中指定的谓词条件（如果有的话）去访问表T2，然后对访问结果按照表T2中的连接列来排序，排好序后的结果集我们记为结果集2。
（3）最后对结果集
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2021-06-14 23:01:29
768阅读
# PySpark中Sort Merge Join与数据倾斜问题解析
在处理大规模数据集时，Spark是一个强大的分布式计算框架。然而，在使用PySpark进行数据连接（Join）操作时，我们可能会遇到数据倾斜问题。数据倾斜是指在某些分区中数据量远大于其他分区，导致计算资源分配不均，从而影响整个作业的性能。本文将介绍PySpark中Sort Merge Join的概念，以及如何解决数据倾斜问题。
原创
2024-07-23 03:33:18
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sort merge join
原创
2018-03-19 20:42:29
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1、shuffle过程 2、shuffle机制 3、Spark Shuffle相关问题总结 4、task的生成 5、Spark Shuffle参数调优 博文链接：1、shuffle过程1.1）、shuffle过程 如下图： 了解Spark的shuffle过程： shuffle操作是在Spark操作中调用了一些特殊的算子才会触发的一种操作， shuffle操作会导致大量的数据在不同的节点之间进行传输
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2023-08-21 17:29:06
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Q1： groupbykey是排好序的吗？分组排序 怎么实现？groupByKey在一个由（K,V）对组成的数据集上调用，返回一个（K，Seq[V])对的数据集，所以是没有排序的；要想分组排序，首先要使用groupByKey完成分组功能，然后使用sortWith这个函数对指完成排序实现；完整代码如下所示： spark.textFile（...）.groupByKey()
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2024-06-16 17:17:32
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