# 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
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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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？
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
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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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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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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# 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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HIVE 和 SPARK 中的 JOINJOIN 的作用INNER JOIN（内连接）LEFT JOIN（左外连接 ｜ 左连接）RIGHT JOIN（右外连接 ｜ 右连接）FULL JOIN（完全连接 ｜ 完全外连接）CROSS JOIN（交叉连接 ｜ 笛卡尔积）SEMI JOIN（半连接）ANTI JOIN（反连接） 参考了以下文档：① Spark 3.2.1 - JOIN②JOIN 的作用J
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2023-09-24 09:20:51
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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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# Spark RDD 实现 Join 操作
在大数据处理的领域，Spark 是一个非常强大的框架，尤其是在处理大规模数据集时。Spark 中的 RDD（弹性分布式数据集）是其核心数据结构之一，可以并行处理数据。本文将探讨如何在 Spark RDD 中实现 join 操作，并提供相应的代码示例。
## 什么是 RDD？
RDD（Resilient Distributed Dataset）是
作者：山猫先生一、 Map1.1 Map 接口在 Java 中, Map 提供了键——值的映射关系。映射不能包含重复的键,并且每个键只能映射到一个值。以 Map 键——值映射为基础，java.util 提供了 HashMap（最常用）、 TreeMap、Hashtble、LinkedHashMap 等数据结构。衍生的几种 Map 的主要特点：HashMap：最常用的数据结构。键和值之间通过 Has
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2024-08-20 11:41:37
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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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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
本篇博客小菌为大家带来的是MapReduce中reduce端join与map端join算法的实现。reduce端join算法实现 先让我们来看下需求,有下面两种表格:订单数据表 t_order...
原创
2021-06-04 22:33:48
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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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