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
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2024-01-20 22:49:19
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mysql支持的join算法• Nested Loop Join
• Index Nested-Loop Join
• Block Nested-Loop JoinIndex Nested-Loop Join 和 Block Nested-Loop Join是在Nested-Loop Join基础上做了优化。Nested Loop JoinNested-Loop Join的思想就是通过双层循环比较
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2023-12-21 12:03:05
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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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# Hive大数据环境下的表连接操作及优化
在大数据时代，Hive作为Hadoop生态系统中的一个重要组件，提供了对大数据进行存储、查询和分析的能力。在处理大规模数据集时，表连接（join）操作是常见的数据操作之一。本文将介绍Hive中大表与大表、大表与小表的连接操作，并提供一些优化建议。
## 表连接的基本概念
在关系数据库中，表连接是一种将两个或多个表的数据组合在一起的操作。在Hive中
原创
2024-07-28 06:46:29
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一....排序- - 合并连接 （Sort Merge Join（SMJ）） 排序是一个费时，费资源的操作，特别对于大表。基于这个原因，SMJ 经常不是一个特别有效的连接方法，但是如果2 个行源都已经预先排序，则这种连接方法的效率较高。 二...嵌套循环 （Neste
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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1.hive 2个大文件倾斜join如何解决？设置maxSize和preRedecer的大小，能保证数据的均匀分配。注意： 设置Reduce和perReducer就行，性能还不错MAP阶段优化•mapred.map.tasks 无效
•num_map_tasks切割大小影响参数
–mapred.max.split.size 默认： 256M
–mapred.min.split.size 默认： 1
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2024-09-04 08:05:09
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网友1：复习一下in&exist语法：一般来讲in是对外表和内表作Hash Join,而exist是对外表和内表做了一个nested loop,也就是说，对于exist,针对外表（需要遍历其所有内容）需要遍历的每一行，都会对内表进行一次查询，因此如果外表和内表大小相当，in和exist在性能的差别上就不是很大：）如果两个表中一个是较小的表，一个是较大的表，如果内表大则用exists性能会更
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2024-02-27 07:10:57
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in 和existsin是把外表和内表作hash join连接，而exists 是对外表作nested loop 循环，每次loop 循环再对内表进行查询。一直以来认为exists 比in 效率高的说法是不准确的。如果查询的两个表大小相当，那么用in 和exists 差别不大。 如果两个表中一个较小，一个是大表，则子查询表大的用exists，子查询表小的用in：例如：表A（小表），表B（
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2023-12-20 09:58:35
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1.1 大表放在join的左边在默认情况下，presto使用distributed hash join算法，在这种算法中，join左右两边的表都会根据join键的值进行分区。左表的每个分区都会被通过网络传入到右表所在 分区的worker节点上。也就是说，在进行join关联的时候，会先把右表的所有分区全部分布到各个计算节点上保存，然后等待将左表中的各个分区依次通过网络传输stream 到相应的计算节
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2024-04-06 13:27:11
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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 JoinBroadcast Join的条件有以下几个：*被广播的表需要小于 spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold 所配置的值，
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2023-09-13 11:09:50
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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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我的理解是，要明白原因，就要先知道inner join的原理inner join 优化小表驱动大表介绍在数据库查询中 SELECT * FROM 小表 INNER JOIN 大表 ON 小表.id=大表.id 效率高于 SELECT * FROM 大表 INNER JOIN 小表 ON 小表.id=大表.id 前者时间更短！inner join 原理 AND 小表驱动大表的原因其实其他join也是
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2023-09-20 05:04:42
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1 .Where子句中使用的连接语句，在数据库语言中，被称为隐性连接。Inner join……on子句产生的连接称为显性连接。（其他Join参数也是显性连接）Where 和Inner join产生的连接关系，没有本质区别，结果也一样。但是！隐性连接随着数据库语言的规范和发展，已经逐渐被淘汰，比较新的数据库语言基本上已经抛弃了隐性连接，全部采用显性连接了。
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2024-08-18 13:45:06
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在大数据处理领域，Spark作为一款强大的分布式计算框架，能够高效地执行数据的处理和分析。通常在使用Spark进行数据分析时，我们会遇到大表与小表的联接优化问题，这对于整个数据处理的性能和效率有着直接的影响。
### 问题背景
在我们的业务中，数据的存储量不断增长，导致数据查询和分析的时间显著增加。在一次业务场景中，我们需要将大表（例如用户活动日志表，大小为100GB）和小表（例如用户基本信息表
Join:1、小表join大表 将key相对分散，并且数据量小的表放在join的左边，这样可以有效减少内存溢出错误发生的几率，再进一步可以使用group 让小的维表(1000条以下的记录条数)先进内存，在map端完成reduce。select count(distinct s_id) from score;
select count(s_id) from score group by s_id;
【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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# MySQL 中大表与小表的 JOIN 操作
在数据库中，JOIN 是一种用于将来自多个表的数据结合起来的操作。在实际应用中，常常会遇到“大表与小表”的 JOIN 情况。理解这种关系能够让我们更有效地进行数据库查询，提升数据库性能。
## 大表与小表的定义
**大表**是指包含大量记录的表，通常涉及数万到数百万条记录，像用户信息表、订单表等。反之，**小表**则是相对较小的表，记录数量较少
# 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
原创
2023-12-17 10:39:00
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