问题描述在spark 2.2.0 的sparksql 中使用hint指定广播表，却无法进行指定广播；前期准备hive> select * from test.tmp_demo_small;
OK
tmp_demo_small.pas_phone tmp_demo_small.age
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hive> analyze table test.tmp_d
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2024-10-12 07:10:09
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大数据计算通常会存在大表join小表的情况，如果相对较小的表允许广播到各个executor的话，可以使用广播方式mapjoin，这样还可以避免数据倾斜。平时看文档记着有个参数是：spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold10485760 (10 MB)Configures the maximum size in bytes for a table that will
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2023-09-20 19:40:55
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# MySQL 广播表概述
在分布式系统中，广播表是一种重要的数据结构，用于在多个节点之间共享信息。特别是在数据库管理系统（DBMS）中，广播表可以帮助节点之间高效地同步数据。本文将围绕MySQL中的广播表概念进行深入分析，并通过代码示例来帮助读者理解其实际应用。
## 广播表的定义
广播表一般指在分布式环境中，存储共享信息的数据表。例如，在一个在线购物平台中，可以有一个广播表存储所有商品的
原创
2024-10-13 06:58:04
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简介广播变量可以让我们在每台计算机上保留一个只读变量，而不是为每个任务复制一份副本。例如，可以使用他们以高效的方式为每个计算节点提供大型输入数据集的副本。Spark也尽量使用有效的广播算法来分发广播变量，以降低通信成本。 另外，Spark action操作会被划分成一系列的stage来执行，这些stage根据是否产生shuffle操作来进行划分的。Spark会自动广播每个stage任务需要的通用数
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2023-08-30 21:49:58
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# MySQL广播表是什么？
在分布式数据库系统中，数据的一致性和高可用性是主要的挑战之一。MySQL广播表（Broadcast Table）是应对这些挑战的一种设计模式。它主要通过在集群中的所有节点之间共享同一份数据，以确保数据的一致性。这种模式特别适用于那些频繁读取但较少更新的数据场景。
## 什么是广播表？
广播表是一种特殊的数据表类型，它在多个节点之间保持一致的数据副本。当一个节点对
原创
2024-09-28 05:38:38
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核心概念：1.逻辑表：水平拆分的数据库（表）的相同逻辑和数据结构表的总称。例，根据主键尾数拆分为10张表，分别是t_order_0到t_order_9，他们的逻辑表名为t_order2.真实表：在分片的数据库中真实存在的物理表。即上个示例中的t_order_0到t_order_9。3.数据节点：数据分片的最小单元。由数据源名称和数据表组成，例：ds_0.t_order_04.绑定表：指分片规则一致
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2024-10-16 19:42:44
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累加器用来对信息进行聚合，通常在向 Spark 传递函数时，比如使用 map() 函数或者用 filter() 传条件时，可以使用驱 动器程序中定义的变量，但是集群中运行的每个任务都会得到这些变量的一份新的副本， 更新这些副本的值也不会影响驱动器中的对应变量。 如果我们想实现所有分片处理时更新共享变量的功能，那么累加器可以实现我们想要的效果。累加器的用法如下所示:通过在驱动器中调用SparkCon
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2024-06-21 16:15:50
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# MySQL中的广播表
## 一、引言
在现代分布式数据库系统中，数据的存取与管理变得愈发复杂。为了有效地处理不同表之间的关系，特别是在执行JOIN操作时，数据库管理系统需要采用多种策略来优化性能。广播表（Broadcast Table）作为一种常用的优化策略，能够显著提高数据查询效率。本文将深入探讨什么是广播表、其实现方式及在MySQL中的应用场景，并提供相应代码示例。
## 二、广播表
原创
2024-10-27 04:27:36
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1.广播变量 将广播变量生成后,通过collect,collectAsMap 全部拉取到Driver端,然后广播出去 2.spark 广播视图表(默认是10兆,超过不会广播) a> df.registerTempTable("smalltable") spark.sql(CACHE TABLE smalltable") 2.设置广播视图表大小 spark.sql.autoBroadcastJ
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2024-08-22 18:44:57
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spark 官网上对 广播变量的描述Broadcast variables allow the programmer to keep a read-only variable cached on each machinerather than shipping a copy of it with tasks. They can be used, for example, to give every
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2023-10-08 14:56:54
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# 如何实现 Spark SQL 表的广播
在处理大数据时，Spark SQL 提供了一种强大的功能——表广播（Broadcast Table），这样我们可以有效地将小表广播到每个工作节点，从而加快大表与小表之间的连接。在这篇文章中，我们将分步骤学习如何实现 Spark SQL 表的广播，适合刚入行的小白。
## 整体流程
以下是实现 Spark SQL 表广播的主要步骤：
```mark
广播表概述 指所有的分片数据源中都存在的表，表结构和表中的数据在每个数据库中均完全一致 适用于数据量不大且需要与海量数据的表进行关联查询的场景，例如：字典表 使用广播表 在两个数据库中同时创建广播表： CREATE TABLE `order_status` ( `tstates` bigint(25
原创
2021-12-19 16:45:00
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Hive广播表是一种非常重要的优化策略，尤其是在处理大数据时，它能显著提升JOIN操作的性能。然而，在实际应用中可能会遇到一些棘手的问题。本文将详细记录解决Hive广播表问题的过程，涵盖环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、服务验证和安全加固等多个方面。
在我们开始之前，首先进行环境预检。我们需要确保我们的系统环境满足Hive的运行要求，针对不同的硬件和软件环境进行兼容性分析。以下是我们使用的
# SparkSQL 广播表及其应用
在大数据处理中，SparkSQL 是一种非常强大的工具，它允许我们以 SQL 的方式来处理大规模数据集。而在 SparkSQL 中，广播表是一种特殊的表，它能够显著提高某些查询的性能。本文将介绍 SparkSQL 广播表的概念、使用场景以及如何创建和使用广播表。
## 广播表的概念
广播表是一种特殊的表，它在执行过程中会被广播到所有计算节点上。这意味着每
原创
2024-07-17 04:00:30
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广播变量定义： broadcast 就是将数据从一个节点发送到其他各个节点上去。这样的场景很多，比如 driver 上有一张表，其他节点上运行的 task 需要 lookup 这张表，那么 driver 可以先把这张表 copy 到这些节点，这样 task 就可以在本地查表了。问题1：为什么只能broadcast只读的变量?就涉及一致性的问题，如果变量可以被更新，那么一旦变量被某个节点更新，其他节
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2024-09-03 09:52:45
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目录一.分库分表概述及Mycat的概述1.数据切分方式2.MyCAT概述二.部署MyCAT服务1.环境准备2.配置MyCat服务器3.分片规则1）枚举法2）求模法3）全局表一.分库分表概述及Mycat的概述关系型数据库本身比较容易成为系统瓶颈，单机存储容量、连接数、处理能力都有限。当单表的数据量达到1000W或100G以后，由于查询维度较多，即使添加从库、优化索引，做很多操作时性能仍下降严重。此时
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2023-08-21 18:13:38
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使用场景：收银机会有主副屏，当主屏显示会员时，需要副屏也同时显示，此时可以选择使用广播
原创
2022-05-26 17:04:16
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Spark性能调优之——在实际项目中广播大变量本文目录：[TOC]一、为什么要用广播变量1.一个Spark ApplicationDriver进程其实就是我们写的Spark作业，打成jar运行起来的主进程。比如一个1M的map(随机抽取的map) ，创建1000个副本，网络传输！分到1000个机器上，则占用了1G内存。不必要的网络消耗，和内存消耗。2.会出现的恶劣情况：如果你是从哪个表里面读取了一
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2024-06-06 19:50:57
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在用java开发sparkstreaming项目的时候有些时候会感觉很别扭，因为spark是scala语言开发的，虽然用javaSpark的api已经很成熟，但是，相对而言，还是scala比较方便。用java开始的时候刚开始还不是很习惯，这这那那的问题有很多，但是渐渐习惯以后，感觉还可以，因为java编程的话，对类型参数的要求严格，编译上有很多的帮助，对于编程语言学习真的有很大的帮助，该说不说ja
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2023-08-16 19:57:02
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当前技术博客产生背景： 当前问题产生已经在2年前发生，当前博客只是为了记录当时的情况。 业务需求：SparkStreaming实时传输数据需要实时与MySql中数据进行比对，所以需要每分钟更新MySql数据数据，实现广播变量，将MySql数据更新后，实现动态变量广播。（之前方案将MySql的
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2024-04-07 18:55:54
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