# Spark多次Join实现流程
## 概述
Spark是一个强大的大数据处理框架，可以用于处理大规模数据集。在Spark中，可以使用多次join操作来连接不同的数据集，实现更复杂的数据处理逻辑。本文将介绍如何在Spark中进行多次join操作，并提供详细的代码示例和注释。
## 流程概览
下表展示了实现Spark多次join的流程概述：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
原创
2023-11-23 14:12:56
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本文主要通过java代码实现常用的spark的action操作1 reduceprivate static void reduce() {
// 创建SparkConf和JavaSparkContext
SparkConf conf = new SparkConf()
.setAppName("reduce")
.setMaster("local")
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2023-09-01 22:13:57
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# 如何解决"spark缓存导致多次join 条数不对"的问题
## 1. 问题描述
在使用Spark进行数据处理时，有时会遇到因为缓存导致多次join后数据条数不对的情况。这通常是因为Spark的RDD缓存机制导致的，需要注意在每次使用缓存后及时清除缓存，以避免数据错误。
## 2. 解决流程
为了解决这个问题，我们需要按照以下流程进行操作：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | --
原创
2024-05-29 04:31:36
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scala sparkspark dataframe 聚合操作、join操作，多次引用导致字段解析错误的问题，可以重命名列解决。
原创
2021-11-20 11:18:24
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业务背景 用户轨迹工程的性能瓶颈一直是etract_track_info，其中耗时大户主要在于trackinfo与pm_info进行左关联的环节，trackinfo与pm_info两张表均为GB级别，左关联代码块如下： [SQL]
from trackinfo a
left outer join pm_info b
o
前置知识MySQL中变量的分类系统变量：系统变量由系统提供，不是用户定义的，属于服务器层面。如查看系统所有变量 show global variables;，分为全局变量和会话变量全局变量在MySQL启动的时候由服务器自动将它们初始化为默认值，这些默认值可以通过更改my.ini这个文件来更改会话变量在每次建立一个新的连接的时候，由MySQL来初始化。MySQL会将当前所有全局变量的值复制
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2024-09-12 11:53:56
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# 如何实现mongodb left join多次
## 1. 流程概述
在mongodb中，虽然没有像传统关系型数据库那样的join操作，但是我们可以通过使用聚合管道来实现left join多次的功能。下面是实现这一操作的步骤：
```mermaid
gantt
title Left Join 多次实现流程
section 准备工作
准备数据: done, 2022
原创
2024-04-14 03:40:40
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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 Join Broadcast Join的条件有以下几个：  
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2023-09-03 09:55:38
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每天一个小例子： spark中， 1.left semi join （左半连接）的意思就是， JOIN 子句中右边的表只能在 ON 子句中设置过滤条件，右表中有重复的数据会自动跳过，具体详见： 2. left anti join 含义：left anti join 是 not in/not exists 子查询的一种更高效的实现，相当于not in或者not exists，left anti jo
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2023-10-18 20:34:10
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说一下的Spark Join的分类及基本实现机制 文章目录写在前面Spark支持哪些JoinRDD支持的JoinDataFrame支持的JoinSpark Join的实现方式Hash JoinBroadcast Hash JoinShuffle Hash JoinSort-Merge Join总结参考链接 写在前面面试官：说下Spark的Join方式有哪些？彩笔：Inner、Left、Left S
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2023-08-12 23:53:15
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众所周知,Join的种类丰富:按照**关联形式(**Join type)划分:有内关联,外关联,左关联,右关联,半关联,逆关联等,由业务逻辑决定的关联形式决定了Spark任务的运行结果;按照关联机制(Join Mechanisms)划分:有NLJ(Nested Loop Join) , SMJ(Sort Merge Join)和HJ(Hash Join),由数据内容决定的实现机制,则决定了Spar
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2023-08-10 08:37:40
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本文主要介绍spark join相关操作。讲述spark连接相关的三个方法join，left-outer-join，right-outer-join，在这之前，我们用hiveSQL先跑出了结果以方便进行对比。我们以实例来进行说明。我的实现步骤记录如下。 1、数据准备2、HSQL描述3、Spark描述 1、数据准备我们准备两张Hive表，分别是orders（订单表）和driver
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2023-06-30 10:42:41
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在Spark 种 有2种 数据分发方式分别是 Hash Shuffle,和BroadCast。 在Spark 种 有3种 join 方式 分别是 SoftMergeJoin, HashJoin,Nested Loop Join 。 所以一共5种join 方式（没有 BroadCast SoftMergeJoin）为什么没有它呢相比 SMJ，HJ 并不要求参与 Join 的两张表有序，也不需要维护两
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2023-06-20 09:31:36
311阅读
1.分发方式为什么要分发？因为是分布式的，待拼接的（join key相同）左右两部分（来自不同表、不同物理机器）数据传输到一台机器上分布式分发方式有哪些shuffle，左右两表都根据hash key进行map到reducer之间的数据传输广播，只动小表的数据，把小表数据做成HashRelation，传输到大表所在的机器上2.汇集到同一台机器之后的拼接方式数据汇集到一台机器上之后，共有3种拼接实现方
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2023-10-05 22:57:23
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1 Join背景 Join是数据库查询永远绕不开的话题，传统查询SQL技术可以分为简单操作（过滤操作-where、排序操作-sort by），聚合操作-groupby以及join操作等。其中join操作是最复杂的、代价最大的操作模型，也是OLAP场景中使用相对较多的操作。因此很有必要对其进行深入研究。 &
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2024-06-21 09:17:42
30阅读
目录：5.3 Join Operations5.3.1、DStream对象之间的Join5.3.2、DStream和dataset之间的join5.4、Output Operations5.4.1、print()5.4.2、saveAsTextFiles(prefix, [suffix])5.4.3、saveAsObjectFiles(prefix, [suffix])5.4.4、saveAsHa
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2024-04-10 11:19:09
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Broadcast Join适合情况，小表和大表，小表非常小，适合传播到各个节点。当大表小表连接时，为了避免Shuffle，我们可以将小表广播到各个节点内存，供大表连接。一定程度上牺牲了空间，避免了Shuffle。这种Join在Spark中称作Broadcast Join。（需要注意的点是广播的只能是小表）Shuffle Hash Join适合情况，大表和小表，小表数据量增大，广播消耗资源大，按照
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2023-06-11 15:58:00
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# Spark Join实现指南
## 1. 整体流程
在开始介绍Spark Join的具体实现步骤之前，我们先来了解一下整个流程。Spark Join是指在Spark框架下，将两个或多个数据集合并在一起的操作。具体流程如下表所示：
```mermaid
journey
title Spark Join 实现流程
section 数据准备
section 数据加载
原创
2024-01-15 10:22:22
27阅读
文章目录1.数据格式1. 对象2. 集合类型3. 字符串2.算子优化1. reduceByKey / aggregateByKey替代Group By2. repartitionAndSortWithinPartitions替代repartition + sortByKey3. mapPartitions替代Map4. foreachPartitions替代foreach5. 使用filter之
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2023-10-05 16:27:50
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spark join写在前面，读后感Join背景介绍Join使用的结论Join常见分类&实现机制Hash JoinBroadcast Hash JoinShuffle Hash JoinSort-Merge Join结论：如何优化 写在前面，读后感spark支持3种join:两种hash join应用与小表join大表sort-merge join应用与大表join大表hash join
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2023-08-22 22:02:56
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