# Spark 中大小表 Join 的实现及广播问题
在 Spark 中，进行数据表的 Join 操作是非常常见的需求。然而，当我们处理大的数据集时，如果不加以注意，可能会引发性能问题，尤其是在将大的数据集进行广播时。接下来，我将带你走过实现“大表与小表 Join 不能广播”的步骤，并解释每一步的实现。
## 处理流程
下面是整个处理流程的步骤表：
| 步骤 | 描述 |
| --- |
spark中大表关联小表hint和explain的使用1. 问题背景：在工作中中遇到个问题，那就是一个 大表A left join 一个很小的表 B 查询速度总是很慢， 就想着怎么去优化，于是就查了些资料，得到可以通过 设置 broadcastjoin的方式来优化，但是呢，这种方法很多都是使用scala 的语法去写dataframe的方式实现，但是这太大费周章了，于是找到了hint的方法2. sp
转载
2023-10-01 22:01:58
480阅读
本篇教程探讨了大数据技术之Spark 广播变量的设计和实现，希望阅读本篇文章以后大家有所收获，帮助大家对大数据技术的理解更加深入。<spark 官网上对 广播变量的描述Broadcast variables allow the programmer to keep a read-only&nb
转载
2024-08-13 08:47:56
28阅读
## Spark 大小表 Join 实现流程
在Spark中，实现大小表Join通常有两种方式：Broadcast Join和Sort Merge Join。Broadcast Join适用于小表，Sort Merge Join适用于大表。
### Broadcast Join 实现流程
Broadcast Join是将小表复制到每个Executor节点上，然后将其与大表进行Join操作。下
原创
2023-11-29 08:29:53
74阅读
# Spark大小表Join顺序
在Spark中进行表连接操作是非常常见的，而表的大小会直接影响到连接操作的性能。当一张表很大，而另一张表很小的时候，选择正确的连接顺序将会显著提高查询性能。本文将介绍如何根据表的大小选择合适的连接顺序，并给出相应的代码示例。
## 什么是大小表Join
在进行表连接操作时，通常会有一个大表和一个小表。大表表示包含大量数据的表，而小表则表示包含相对较少数据的表
原创
2023-07-15 09:14:01
401阅读
【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
转载
2023-06-07 19:26:07
904阅读
Spark 中的两个重要抽象是RDD和共享变量当Spark在集群的多个不同节点的多个任务上，并行运行一个函数时，他会把函数中涉及到的每个变量在每个任务上都生成一个副本。在做计算的时候，几个task任务需要公共数据，通过设置共享变量，减少开销---->设置几个共享变量（只读），将其发送至executor，所有task共享这些只读变量为了满足这种需求，Spark提供了两种类型的变量：广播变量（b
转载
2023-09-29 20:55:02
136阅读
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
转载
2024-06-21 16:15:50
57阅读
文章目录广播变量累加器Sparkshufflespark shuffle 演进的历史1、未经优化的HashShuffleManager2、优化后的HashShuffleManager3、SortShuffle4、sortshuffle的bypass运行机制5、Tungsten-Sort Based Shuffle 在默认情况下，当 Spark 在集群的多个不同节点的多个任务上并行运行一个函数时，
broadcast joinspark.sql.autoBroadcastJoinThreshold 所配置的值，默认是10M，当某一张表的大小小于这个值时，将这张表收集到driver，然后广播到每一个executor上，这样的好处就是，大表进行join的时候，按照分区划分为多个partition，然后每一个partition与executor上的小表进行连接，小表全程都是存放在内存中，没有进行磁
转载
2023-08-08 11:55:25
232阅读
### Spark SQL 广播 Join 教程
在大数据处理的过程中，Join 操作往往是性能瓶颈。为了优化这个性能，我们可以使用 Spark SQL 的广播 Join，特别是在大型数据集的情况下。接下来，我将为你展示如何实现 Spark SQL 广播 Join 的完整流程，并逐步引导你进行代码实现。
#### 流程概述
以下是实现 Spark SQL 广播 Join 的基本步骤：
|
翻译 Spark 共享变量部分的官方文档（Spark 2.4.3）。通常，当传递给 Spark 操作 (如 map 或 reduce ) 的函数在远程集群节点上执行时，在函数中使用的所有外部变量都是单独拷贝的变量副本。这些变量被复制到每台机器上，对远程机器上的变量更新不会传播回驱动程序。支持通用的、任务间的读写共享变量是很低效的。不过，Spark确实为两种常见的使用模式提供了两种有限的共享变量类型
目录前言广播管理器BroadcastManager构造方法参数属性成员初始化逻辑对外提供的方法广播变量TorrentBroadcast属性成员及参数初始化广播变量的写入广播变量的读取广播变量读取的流程图描述总结前言在RPC的领域里摸爬滚打了很长时间，是时候抽身出来看一看其他东西了。顺着SparkEnv初始化的思路继续看，下一个主要组件是广播管理器BroadcastManager。本文就主要讲解Sp
转载
2024-05-16 01:23:49
66阅读
整理这个博客的原因有两个，1.在Spark的mailing list有人问道，Spark面试的话，一般会问些什么，有个人回复时提到他面试时一般会问问如何做join2.今天看了个博客，刚好讲到spark实现大数据join操作的两个算法，map-side join和reduce-side join，正好接此机会整理下 Map-Side JoinMap-side Joi
转载
2023-10-05 16:29:33
70阅读
一、小表、大表join1.定义
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map join让小的维度表（1000条以下的记录条数）先进内存。在map端完成reduce。
实际测试发现：新版的hive已经对小表JOIN大表和大表JOIN小表进行了优化。小表放在左边和右边已经没有明显区别。
2.实例
(1)需求
测试
转载
2024-01-19 18:53:49
274阅读
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
转载
2023-10-08 14:56:54
183阅读
文章目录Spark优化总结（三）——调参前言简单示例常用参数JVM调参调优-官方文档 Spark优化总结（三）——调参前言不要期待修改一个参数能够像魔法一样立马得到神奇的好效果！（某些时候效果确实很棒^_^）你应当把参数看作一道菜中的调味品，能够丰富味道，但主要还是得靠原材料的质量与炒菜的技艺。开发Spark应用时，应当先优化好你的应用代码，再来思考调参优化（必要的参数的除外）。调参是一个比较复
转载
2024-03-04 06:49:25
29阅读
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
转载
2024-08-22 18:44:57
122阅读
在使用 Apache Spark 的过程中，我们有时会遇到“无法触发广播 join”的问题。这种情况通常是由于数据集过大，超过了 Spark 的广播限制，或者是 Spark 的配置参数没有正确设置。在这篇博文中，我将详细记录解决这个问题的过程，同时涵盖技术原理、架构解析、源码分析、扩展讨论及未来展望。
## 背景描述
在处理大数据的过程中，Spark 的广播 join 能够显著提高性能。广播
Spark Join大小表无法广播过滤后大小表数据分布均匀 大小表 : 大小表尺寸相差 3 倍以上Join 优先考虑 BHJ小表的数据量 > 广播阈值时，优先考虑 SHJ无法广播大表 100GB、小表 10GB，都远超广播变量阈值当小表的尺寸 > 8GB时，创建广播变量，会中断任务执行，没有用 BHJ以同维度组合统计日志中的访问量 ：小表大表都大，无法 BHJ ，只能选择 SMJ//
转载
2023-07-11 01:00:30
7阅读
