# 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
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【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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## 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
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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
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2023-10-01 22:01:58
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# 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 |
| --- |
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
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2023-08-08 11:55:25
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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
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2023-10-05 16:29:33
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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
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2024-01-19 18:53:49
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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
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2024-03-04 06:49:25
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# MySQL中左连接（LEFT JOIN）大小表连接顺序的实现
在数据库中，左连接（LEFT JOIN）允许我们从一个表中选取所有行，同时从另一个表中选取匹配的行。如果没有匹配的行，结果集中的对应位置将被填充为`NULL`。理解左连接的大小表连接顺序是非常重要的，这会影响查询效率。
## 连接顺序流程
在进行左连接之前，我们可以按照以下步骤简单地理解整个过程：
| 步骤 | 说明
原创
2024-10-15 03:30:01
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# MySQL JOIN 大小表前后顺序影响分析
在数据库管理系统中，JOIN 操作用于将来自两个或更多表的数据结合在一起。特别是在使用 MySQL 时，理解不同表的大小及其在 JOIN 操作中的顺序是非常重要的。在本文中，我们将逐步分析如何实现 MySQL JOIN 操作中大小表前后顺序的影响。
## 整体流程
我们将这个过程划分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-21 04:11:26
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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//
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2023-07-11 01:00:30
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首先在本地客户端(client)编写spark程序，然后将程序打成jar包，在某台能够连接到spark集群的机器上提交spark程序，spark程序会被提交到spark集群上运行。spark会从外部读取数据，如HDFS、Hive表形成初始RDD，对RDD定义不同的转换操作满足计算需求，最后是处理好的数据，可以可以保存到文件(本地或者HDFS)、hive表，MySql、Hbase等DB
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2023-08-18 18:45:13
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Oracle表连接类型：一、嵌套查询 嵌套循环的算法：在嵌套循环连接中，有驱动顺序，驱动表返回多少条记录，被驱动表就访问多少次，嵌套循环连接中无须排序。 嵌套循环可以快速返回两表关联的前几条数据，如果SQL中添加了HINT：FIRST_ROWS，在两表关联的时候，优化器更倾向于嵌套循环。 在嵌套循环连接,要特别注意驱动表的顺序，小的结果集先访问，大的结果集后访问，才能保证被驱动表的访问次数降到最低
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2023-11-09 06:28:55
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【使用场景】 两个RDD进行join的时候，如果数据量都比较大，那么此时可以sample看下两个RDD中的key分布情况。如果出现数据倾斜，是因为其中某一个RDD中的少数几个key的数据量过大，而另一个RDD中的所有key都分布比较均匀，此时可以考虑采用本解决方案。 【解决方案】 对有数据倾斜那个RDD，使用sample算子采样出一份样本，统计下每个key的数量，看看导致数据倾斜
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2023-11-27 19:30:03
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# Spark大表Join详解
在大数据处理中，数据的关联操作是非常常见的场景之一。而在Spark中，Join操作是一种常用的数据关联方式。然而，在处理大表Join时，往往会面临一些挑战，比如数据量大、执行效率低等。本文将通过代码示例，详细讲解如何使用Spark进行大表Join，并提供一些优化技巧，以提高Join操作的性能。
## 1. Spark大表Join简介
Spark大表Join是指
原创
2023-10-10 06:28:14
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# MySQL JOIN 大小表的深入探讨
在数据库管理中，JOIN操作是合并两个或多个表中数据的常用方法。尤其当处理大小不一的表时，如何有效地使用JOIN操作对于提高数据库性能尤为重要。本文将重点介绍MySQL中各种JOIN的使用，以及如何在大小表之间优化查询性能，助你更好地掌握这一重要技能。
## 什么是JOIN？
JOIN是SQL中的关键字，用于在SELECT语句中结合不同表的记录。通
原创
2024-10-19 06:24:08
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开始学习数据库啦~~~~~~数据库一、数据库的好处1、可以持久化数据到本地 2、结构化查询 方便检索 3、存储大量数据 4、共享、安全 5、通过组合分析，获取新的数据二、数据库的常见概念 ★1、DB：数据库（database）。存储一系列、有组织数据的容器 2、DBMS：数据库管理系统（ Database Management System ）。用于创建或操作DB 3、SQL：结构化查询语言。程序
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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目录概述join的类型Spark执行join的5种策略各类join策略的优先级 概述数据的join操作（数据连接）对于数据分析来说是非常重要的组成部分，不管是Spark Core还是Spark SQL都支持joins的相同基本类型。joins一种很常见，但又最容易造成性能问题的操作。因为它可能会造成大量的网络传输，尤其是当使用Spark Core组件的时候，因为DAG optimizer（DAG
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2023-08-07 00:41:49
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