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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目录一、什么是临时表：二、临时表生成场景： 性质1：性质2：性质3： 三、临时表与union进阶利用：四、利用场景：一、什么是临时表：是建立在系统临时文件夹中的表；只在当前连接可见，当关闭连接时，MySQL会自动删除表并释放所有空间；如果使用了其他MySQL客户端程序连接MySQL数据库服务器来创建临时表，那么只有在关闭客户端程序时才会销毁临时表二、临时表生成场景：该实验的原始
首先看个Not in Subquery的SQL：// test_partition1 和 test_partition2为Hive外部分区表select * from test_partition1 t1 where t1.id not in (select id from test_partition2); 对应的完整的逻辑计划和物理计划为：
== Parsed Logical Pla
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2024-08-14 16:07:46
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一、 广播变量广播变量允许程序员将一个只读的变量缓存在每台机器上，而不用在任务之间传递变量。广播变量可被用于有效地给每个节点一个大输入数据集的副本。Spark还尝试使用高效地广播算法来分发变量，进而减少通信的开销。 Spark的动作通过一系列的步骤执行，这些步骤由分布式的洗牌操作分开。Spark自动地广播每个步骤每个任务需要的通用数据。这些广播数据被序列化地缓存，在运行任务之前被反序列化出来。这意
# 如何在Spark SQL中进行左连接操作
在数据处理的过程中，左连接（Left Join）是一个常见的操作。当我们想要从一个表中获取所有记录，并且根据一个关联条件从另一个表中获取相关记录时，左连接就派上了用场。本文将指导大家如何在Spark SQL中实现左连接，即使其中一个表为空。
## 流程概述
下面是进行左连接的基本流程：
| 步骤 | 描述
# 使用Spark SQL进行大表与小表的Join操作
在大数据处理的领域，Spark SQL作为一种强大的数据处理引擎，常常被用来执行复杂的SQL查询。在实际应用中，数据表的规模差异通常会导致我们在进行Join操作时需要考虑多种优化策略。尤其是在大表与小表的Join操作中，合理的策略能够显著提高执行效率。本文将介绍如何使用Spark SQL进行大表与小表的Join操作，提供相关的代码示例，并描
1、数据压缩发生阶段端操作压缩数据源》数据传输数据压缩mappermap端输出压缩》数据传输数据压缩reducerreduce端输出压缩》数据传输数据压缩结果数据设置map端输出压缩： 1）开启压缩 conf.setBoolean2）设置具体压缩编码 conf.setClass设置reduce端输出压缩： 1）设置reduce输出压缩 FileOutputFormat.setCompre
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
## 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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# 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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# SparkSQL Full Outer Join 分区表实现指南
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能为刚入行的小白提供帮助。在本文中，我将详细介绍如何使用 SparkSQL 实现 Full Outer Join 分区表。我们将通过一个简单的例子来展示整个过程，并提供必要的代码和解释。
## 1. 准备工作
在开始之前，请确保你已经安装了 Apache Spark，并且对 SparkSQ
原创
2024-07-18 14:12:36
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1 固定执行计划的不足在不开启 Adaptive Execution 之前，执行计划一旦确定，即使发现后续执行计划可以优化，也不可更改。如下图所示，SortMergJoin 的 Shuffle Write 结束后，发现 Join 一方的 Shuffle 输出只有 46.9KB，仍然继续执行 SortMergeJoin 此时完全可将 SortMergeJoin 变更为 BroadcastJoin 从
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2023-11-27 21:18:04
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前言：在进行操作前需要把jdbc的jar包放到spark的jars文件夹下 我用的版本是 目录Parquet文件Hive操作进阶操作RDBMS表（MySQL） Parquet文件Parquet文件是一种流行的列式存储格式，以二进制存储，文件中包含数据与元数据。代码示例：import org.apache.spark.sql.{Row, SparkSession}
import org.apache
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2023-12-28 19:25:41
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在处理 SparkSQL 中大表与小表的 join 时，尤其是遇到大表的 key 分布不均匀的情况时，可能会导致性能大幅下降和资源的浪费。接下来，我将详细记录解决这一问题的过程，内容包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南和性能优化。
## 环境准备
首先，你得确认你的 Spark 环境已经搭建好。在这个处理过程中，我们需要的一些依赖包括 Spark 与 Hive。以下是它们的版本
# SparkSQL Full Join
在SparkSQL中，我们可以使用full join操作来实现两个数据集的全连接。Full join会保留左右两个数据集中的所有记录，并将符合连接条件的记录进行匹配。这种操作常用于需要同时保留两个数据集所有数据的情况。
## Full Join的语法
在SparkSQL中，可以使用以下语法进行full join操作：
```sql
SELECT *
原创
2024-07-05 03:58:04
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# 提高 Spark SQL Join 效率的指南
在大数据处理领域，Spark SQL 是一个强大的工具，然而，数据连接（Join）操作可能会导致性能问题。因此，我们需要采取一些策略来提高 Spark SQL 的 Join 效率。接下来，我将为你介绍整个流程，并提供详细的代码示例。
## 整个流程
以下是提升 Spark SQL Join 效率的基本步骤：
| 步骤编号 | 步骤
原创
2024-10-12 05:59:21
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# SparkSQL DataFrame Join
## Introduction
SparkSQL is a module in Apache Spark that provides a programming interface for querying structured and semi-structured data. It allows users to perform vari
原创
2023-12-13 13:15:04
25阅读
# SparkSQL 多表 JOIN 深度解析
在大数据的处理和分析中，JOIN 操作是一个至关重要的环节。通过 JOIN，我们可以从多个数据表中提取相关的信息，并进行综合分析。在本文中，我们将探讨 SparkSQL 中的多表 JOIN，包括支持的各种 JOIN 类型、操作示例和注意事项，并通过状态图和甘特图来增强我们的理解。
## 1. 什么是 JOIN？
JOIN 是一种数据库操作，用于
原创
2024-09-18 03:55:00
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# SparkSQL Join 参数科普
在SparkSQL中，join是一种常用的操作，用于将两个数据集合并为一个数据集。在进行join操作时，我们需要指定不同的参数来控制join的行为。本文将为大家介绍SparkSQL中join操作的参数及其用法。
## join的基本语法
在SparkSQL中，join操作可以通过`join`方法来实现。基本的join语法如下：
```sql
SEL
原创
2024-06-07 06:15:31
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# SparkSQL Join优化实现流程
## 1. 简介
在SparkSQL中，Join操作是常用的数据处理操作之一。然而，当数据量较大时，Join操作可能会产生性能瓶颈。为了提高性能，我们可以通过优化来改进Join操作的执行效率。
本文将介绍SparkSQL Join优化的实现流程，并给出每一步需要做的操作和相关代码示例。
## 2. 流程图
下面是SparkSQL Join优化的流程
原创
2023-11-18 08:19:49
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