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。 &
转载
2024-06-21 09:17:42
30阅读
Spark is an open-source distributed computing system that can process large datasets in parallel. It provides an easy-to-use interface for writing distributed applications and includes various librari
原创
2024-01-07 11:42:50
51阅读
# 学习如何实现 Spark 的 Some 函数
作为一名刚刚入行的小白，你可能对于函数的实现仍有些迷茫。今天，我们将一起探索 Apache Spark 中的 Some 函数的实现过程。通过以下步骤，我们将逐步引导你完成这一任务。
## 实现流程概述
首先，让我们看一下实现 Some 函数的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 第一步 | 环境准备 |
|
原创
2024-09-30 06:13:53
31阅读
一、多表查询多表查询有如下几种：合并结果集；UNION 、 UNION ALL连接查询 内连接 [INNER] JOIN ON 外连接 OUTER JOIN ON 左外连接 LEFT [OUTER] JOIN右外连接 RIGHT [OUTER] JOIN全外连接（MySQL不支持）FULL JOIN自然连接 NATURAL JOIN子查询二、合并结果集这里先创建好2个表先，为了方便看效果。CREA
转载
2024-01-10 18:06:17
73阅读
在大数据处理的生态系统中，Apache Spark无疑是一个强大的工具，而在Spark中的`some`方法也是一项非常重要的功能。这个方法主要用于操作集合类数据，允许用户根据条件进行过滤，极大地提升了数据处理的灵活性和简洁性。随着数据规模的不断扩大，如何高效地运用Spark中的`some`方法变得尤为重要，本文旨在通过详细的过程记录，分析`some`方法在实际应用中的背景、演进、架构设计、性能优化
**科普文章：Spark中的多个条件筛选**
## 介绍
在数据处理和分析中，我们经常需要根据多个条件来筛选和过滤数据。Spark作为一个快速、通用的分布式计算引擎，提供了强大的功能来处理大规模数据集。本文将介绍如何使用Spark来处理多个条件筛选。
## Spark概述
Spark是一个开源的分布式计算框架，提供了高效处理大规模数据集的能力。它支持多种编程语言，如Scala、Python
原创
2024-02-04 05:19:16
33阅读
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：  
转载
2023-09-03 09:55:38
80阅读
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
转载
2023-06-30 10:42:41
188阅读
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
转载
2023-08-12 23:53:15
92阅读
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
转载
2023-10-18 20:34:10
210阅读
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
转载
2023-08-10 08:37:40
113阅读
Spark Streaming中的操作函数讲解 根据根据Spark官方文档中的描述，在Spark Streaming应用中，一个DStream对象可以调用多种操作，主要分为以下几类TransformationsWindow OperationsJoin OperationsOutput Operations一、Transformations1、map(func) map操作需要传入一个
转载
2024-02-05 09:24:46
71阅读
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
转载
2023-06-20 09:31:36
311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
转载
2024-04-10 11:19:09
70阅读
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
转载
2023-06-11 15:58:00
202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
转载
2023-10-05 22:57:23
147阅读
# 如何在 Spark 中实现 getComment 带 Some
在 Apache Spark 中，有时我们需要在处理数据时从某个对象中提取出可能存在的注释（comment）。这通常涉及到处理即使是没有值的 Optional 对象。本文将指导你如何在 Spark 中实现 `getComment` 方法，带上 `Some` 的处理。我们将通过一个简单的流程指导你理解整个过程。
## 整体流程
hive里面map join优化小表数据-> HashtableFiles-> Distributed Cache->遍历匹配离线Batch SQL Join三种方式Nested-loop Join 内嵌遍历的方式Sort-Merge Join 归并排序 要求是有序数据集Hash Join 将一个数据集转换为Hash Table，再进行遍历匹配实时Streamin...
原创
2021-08-05 13:54:28
537阅读
# 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
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
转载
2023-08-22 22:02:56
86阅读
