# 如何实现Spark中的左连接（Left Join）替代
在大数据处理过程中，Apache Spark 是一个非常流行的分布式计算框架。对于初学者来说，理解数据表的连接方式（如左连接）是非常重要的。本文将指导你如何在Spark中实现左连接的替代方案，确保你能在实际工作中熟练应用。
## 流程概述
在进行Spark左连接替代实现时，我们的目标是保持左表中的所有记录，并从右表中获取匹配的记录。
原创
2024-09-10 03:45:05
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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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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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# Python Spark Join Left
## Introduction
When working with big data, it is common to use Apache Spark for processing and analyzing large datasets. One important operation in data processing is joini
原创
2024-06-27 06:25:56
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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
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一、开发调优1、RDD复用与持久化2、避免使用shuffle算子 join操作，rdd1.join(rdd2)===>>>rdd较小的情况下，可以通过 broadcast传播，并通过map进行查找关联项3、使用map-side预聚合 &
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2023-12-02 15:00:44
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#Spark-sql Join优化 ##背景spark-sql或者hive-sql 很多业务场景都会有表关联的的操作，在hive中有map side join优化，对应的在spark-sql中也有map side join。spark中如果在参与join的表中存在小表，可以采用cache broadcast的方式进行优化，避免数据的shuffle，从而一定程度上可以避免数据倾斜，增加spark作业
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2024-03-11 17:35:49
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1、hibernate 中 left join 在hql 用之前，比如 A left join B必须
原创
2023-07-21 16:31:12
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Spark的shuffle优化shuffle定义及哪些操作产生shufflespark中的shuffle操作功能：将分布在集群中多个节点上的同一个key，拉取到同一个节点上，进行聚合或join操作，类似洗牌的操作。RDD的特性是不可变的带分区的记录集合，Spark提供了Transformation和Action两种操作RDD的方式。 Transformation是生成新的RDD，包括map, fl
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2023-11-13 16:41:31
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RDD Operation官网阅读这里我还是先给出RDD Operation的官网地址：http://spark.apache.org/docs/latest/rdd-programming-guide.html#resilient-distributed-datasets-rdds读取数据There are two ways to create RDDs: parallelizing an ex
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2024-09-24 14:50:11
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在编写SQL语句时，大家都比较熟悉的LeftOuterJoinn来关联两个表之间的数据，从而查询到我们想要的结果。在Spark的数据操作中，同样也会经常使用LeftOuterJoin来关联两个数据集。那么，在Spark数据操作中主要有那几种数据集的LeftOuterJoin方法呢？ 本文中操作LeftOuterJoin方法时，主要用到的数据为用
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2023-09-16 17:02:04
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# Spark中的左连接与排序合并连接
在大数据处理的世界中，Apache Spark是一个强大的分布式计算框架，广泛用于数据处理、分析和机器学习。在Spark中，连接操作是非常重要的，而左连接（Left Join）和排序合并连接（Sort Merge Join）则是连接操作中的两种不同方法。本文将探讨它们之间的关系，并以代码示例来说明如何在Spark中实现这些连接。
## 1. 连接操作简介
原创
2024-10-15 04:19:25
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left join :左连接，返回左表中所有的记录以及右表中连接字段相等的记录。right join :右连接，返回右表中所有的记录以及左表中连接字段相等的记录。inner join: 内连接，又叫等值连接，只返回两个表中连接字段相等的行。full join:外连接，返回两个表中的行：left join + right joincross join:结果是笛卡尔积，就是第一个表的行数乘以第二个表的
# Spark Left Join 与笛卡尔积的探索
在数据处理的世界里，Spark 的数据操作显得尤为重要。尤其是其支持的各种 JOIN 操作，比如 LEFT JOIN。今天这篇文章将探讨 Spark 的 LEFT JOIN 操作以及它与笛卡尔积之间的关系，并提供代码示例和状态图，帮助大家更好地理解这一概念。
## 什么是 LEFT JOIN？
LEFT JOIN 是一种关系数据库操作，它
原创
2024-10-29 04:13:44
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一、前述Spark中控制算子也是懒执行的，需要Action算子触发才能执行，主要是为了对数据进行缓存。控制算子有三种，cache,persist,checkpoint，以上算子都可以将RDD持久化，持久化的单位是partition。cache和persist都是懒执行的。必须有一个action类算子触发执行。checkpoint算子不仅能将RDD持久化到磁盘，还能切断RDD之间的依赖关系。二、具体
# Spark Left Join子查询优化
在大数据处理环境中，Spark是一种流行的计算框架。其高效的数据处理能力使得开发者能够在海量数据上进行复杂的查询与分析。值得注意的是，子查询常常是性能瓶颈的来源之一。本文将围绕“Spark Left Join子查询优化”进行深入探讨，并提供相关代码示例。
## 子查询与左连接
在Spark SQL中，左连接（Left Join）是将一个表的所有记
# 教你如何实现spark in 和 left join 的效率
## 一、整体流程
在实现"spark in 和 left join 的效率"这个过程中，我们需要按照以下步骤操作：
```mermaid
graph TB
A[准备数据]-->B[读取数据]
B-->C[数据预处理]
C-->D[进行left join]
D-->E[筛选数据]
E-->F[输出结果]
```
## 二、具
原创
2024-02-23 07:04:30
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01PART前言承接Spark Sql优化方案上文，上篇介绍了Spark Sql当中小表join大表可以使用广播join优化，本篇就介绍大表join大表的优化。还是这三张表，这次演示购物车表和支付表的join，两张表的测试数据大小为4.7G和2.3G。02PART三表join三张表先正常进行join,先让两张大表join，再与课程表小表join。package com.atguigu.sparks
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2023-06-19 10:03:03
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１. Java真的不可能替代C语言吗？引用一下孟岩兄中的文字：“C语言目前称王的主要领域是作系统、虚拟机和设备驱动程序开发。”，对这点，大家都没有异议，这太明显了，在这些领域，以目前的计算机技术现状来看，Java不太可能替代Ｃ语言。然而，这只是现状，现在是这样，不等于永远是这样。如果随着硬件的发展，将JVM直接做到硬件中，让计算机一起动就自动执行JVM，那么，Java倒也真的成为“底层语言”了
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2023-10-13 19:56:26
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1. 排名函数与PARTITION BY --所有数据
SELECT * FROM dbo.student AS a INNER JOIN dbo.ScoreTB AS b ON a.Id = b.stuid
WHERE scorename = '语文'
-------------------------------------------
--ROW_NUMBER() 的使用 生成列从1
