状态保存： structured streaming 提供了两个自定义分组聚合函数：mapGroupsWithState，flatMapGroupsWithState，允许开发者基于事件时间或者处理时间进行有状态的流计算。 &nb
Spark广播变量之大表left join小表时如何进行优化以及小表的正确位置放置，带着这个目标我们一探究竟。项目场景： 最近工作中遇到一个场景： 有一个超大表3.5T和一个小表963K 需要做关联查询，使用到广播变量，广播小表数据，left join后接小表。 领提出优化，说小表在左left join可以执行效率，我提出了反对意见，为了验证领导所说的对与错，专门进行了测试问题描述：首先使用一个3
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2023-09-05 17:59:38
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# Spark SQL Map Join 实现指南
## 引言
Spark SQL是一种用于处理结构化数据的分布式查询引擎，提供了一种方便的方法来处理和分析数据。在Spark SQL中，Map Join是一种优化技术，用于在两个或多个数据集之间进行连接操作。本文将介绍如何使用Spark SQL实现Map Join，并提供详细的步骤和示例代码。
## 流程图
```flow
st=>start:
原创
2023-08-15 13:53:48
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# Spark 启动 Map Join 的科普文章
Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架，广泛应用于大数据处理和分析。在处理大量数据时，优化查询性能是至关重要的。其中，Map Join（也称为广播连接）是一种在 Spark 中常用的优化技术，特别适合用于连接小表与大表。本文将详细介绍 Map Join 的工作原理、使用场景以及相关代码示例。
## 什么是 Map Join？
这是一个常见的面试题，可是到现在我只会用map，并不会用flatmap，这二者到底有什么区别呢？觉得类似问题首先要查阅他们二者API的异同，这也是以后学习的一种方法，首先看map的API：def map[U: ClassTag](f: T => U): RDD[U] = withScope {
val cleanF = sc.clean(f)
new MapPartition
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2023-09-27 17:00:43
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首先简单解释一下什么是state(状态)管理？我们以wordcount为例。每个batchInterval会计算当前batch的单词计数，那如果需要计算从流开始到目前为止的单词出现的次数，该如计算呢？SparkStreaming提供了两种方法：updateStateByKey和mapWithState 。mapWithState 是1.6版本新增功能，目前属于实验阶段。
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2023-10-28 19:22:55
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# Spark 如何开启 SMB Join
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架，它能够支持多种数据处理和分析场景。Spark 提供了多种连接操作，其中之一就是 SMJ (Sort-Merge Join)，通常用于连接两个大数据集。在特定情况下，SMB Join（Sort-Merge Bucket Join）能够显著改善连接操作的性能。本文将讨论如何在 Spar
# Spark 实现 Map Join 的方法与实例
在大数据处理领域，Apache Spark 是一种广泛使用的分布式计算框架。Map Join 是一种优化技术，适用于在 Spark 中进行高效的表连接，尤其是当一个表相对较小时，这种技术可以显著提高性能。
## 什么是 Map Join？
Map Join（又称为广播连接）是将较小的数据集广播到所有工作节点，并在每个节点上执行连接操作的技
文章目录Driver端OOM Error1. 不适合的API调用2. 广播了大变量Executor端OOM Error1. 低效的查询2. 不合适的Driver端和Executor端内存3. 不合适的YARN Container内存4. 内存中缓存大量数据5. 不合适任务并行度参考 Spark之所以能进行高性能的查询计算，主要得益于其基于内存的计算模型，那么在讨论Spark 中的一系列OOM
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2024-02-14 14:10:52
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一、Spark SQL原理
### --- SparkSQL中的join
~~~ 数据分析中将两个数据集进行 Join 操作是很常见的场景。
~~~ 在 Spark 的物理计划阶段，
~~~ Spark 的 Join Selection 类会根据 Join hints 策略、Join 表的大小、
~~~ Join 是等值Join 还是不等
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2023-09-06 13:41:17
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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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首先声明一下这个版本的代码是1.1的，之前讲的都是1.0的。Spark支持两种模式，一种是在spark里面直接写sql，可以通过sql来查询对象，类似.net的LINQ一样，另外一种支持hive的HQL。不管是哪种方式，下面提到的步骤都会有，不同的是具体的执行过程。下面就说一下这个过程。Sql解析成LogicPlan使用Idea的快捷键Ctrl + Shift + N打开SQLQuerySuite
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2024-04-18 15:22:17
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# Hive和Spark设置Map端Join：入门指南
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能帮助你了解如何在Hive和Spark中设置Map端Join。Map端Join是一种优化技术，可以在数据加载到内存中之前就减少数据量，从而提高查询性能。下面是实现这一技术的步骤和代码示例。
## 步骤概览
以下是实现Map端Join的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
|
原创
2024-07-27 06:55:03
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sparkStreaming是以连续bathinterval为单位，进行bath计算，在流式计算中，如果我们想维护一段数据的状态，就需要持久化上一段的数据，sparkStreaming提供的MapwithState函数，用于更新数据状态。
例子：（更新用户当前的操作状态）
1:定义用户会话类
package com.streamkafka.user_state_u
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2023-11-11 10:24:41
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调研背景 ：本博主刚接触spark 开发，对其中的API 并不是特别的熟悉，对于以上提到的4种API 常分不清用法，故写下这篇文章作为参考。如果有别的见解，希望踊跃留言 ~~~主要的测试场景，模仿对语句中的单词进行切分~。（按照空格进行单词切分，词频统计的前一个步奏。 maven依赖：<dependency>
<groupId>org.ap
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2024-01-21 07:26:23
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一、涵盖MapReduce InputFormat RecordReader 切片：block=input split 1.1 File… Text… NLine… DB… Mapper setup map 业务逻辑 cleanup Combiner 本地的Reducer 注意适用场景 Partitioner 将key按照某种规则进行分发 Hash： Custom Reducer setup re
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2024-09-23 16:32:44
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不上spark已经不能解决问题了，根据网上的资料以及自己的实践，确认如下方法是可行的，供参考。一、概要Spark的框架是用Scala编写的，而Scala是一种运行在Java虚拟机上实现和Java类库互联互通的面向对象及函数式编程语言，PySpark使用Python开发所以需要使用Py4J(用Python和Java编写的库，通过Py4J，Python程序能够动态访问Java虚拟机中的Java对象，J
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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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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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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