文章目录一.创建数据二.合并操作1.inner2.cross3.outer4.full5.full_outer6.left7.left_outer8.right9.right_outer10.left_semi11.left_anti 官方文档：https://spark.apache.org/docs/2.4.7/api/python/pyspark.sql.html?highlight=j
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2023-06-19 06:24:13
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Spark的join实现方案有三种:broadcast hash joinshuffle hash joinsort-merge joinhash join确定 小表（Bulid Table) 和 大表（Probe Table）,利用小表 根据 key 进行hash，建立hash table，大表同样对key进行相同的hash，映射hash table中的记录，如果映射成功且
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2023-05-22 14:23:42
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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
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2023-08-22 22:02:56
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Spark的五种JOIN策略解析JOIN操作是非常常见的数据处理操作，Spark作为一个统一的大数据处理引擎，提供了非常丰富的JOIN场景。本文分享将介绍Spark所提供的5种JOIN策略，希望对你有所帮助。影响JOIN操作的因素数据集的大小参与JOIN的数据集的大小会直接影响Join操作的执行效率。同样，也会影响JOIN机制的选择和JOIN的执行效率。JOIN的条件JOIN的条件会涉及
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2023-05-31 13:14:17
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shuffle原理：Shuffle是MapReduce框架中的一个特定的phase，介于Map phase和Reduce phase之间，当Map的输出结果要被Reduce使用时，输出结果需要按key哈希，并且分发到每一个Reducer上去，这个过程就是shuffle。shuflle描述着数据从map task到reduce task输入的这段过程，如果在分布式的情况下，reduce task需要
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2023-08-06 23:13:50
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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
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2023-08-10 08:37:40
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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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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
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2023-06-11 15:58:00
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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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1、RDD是什么？ 2、为什么产生RDD？ 3、RDD在spark是什么地位？ 4、RDD在spark说是什么作用？
5、如何操作RDD？一、Spark RDD详解1、RDD是什么？RDD：Spark的核心概念是RDD (resilientdistributed dataset)，指的是一个只读的，可分区的分布式数据集， &nbs
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2024-03-03 22:43:04
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文章目录1.四种Join操作1.1 join1.2 leftOuterJoin1.3 rightOuterJoin1.4 fullOuterJoin2.Option对象为什么要使用Option 1.四种Join操作Join操作在特征提取的过程是一个经常使用的操作，当从多个数据源提取特征之后，使用Join操作将数据合并成一个完整的特征数据，以供后续的使用。 这里记录Spark中的四种Join操作的
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2023-07-27 19:41:00
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Spark 容器 所有 Spark 容器均支持可分配布局功能。Group – Flex 4 的不可植皮的容器类，它能够包含图像子组件，例如 UIComponents 、利用 Adobe Flash Professional 创建的 Flex 组件以及图形元素等。DataGroup – Flex 4 的不可换皮的容器类。它只能够包含非图像数据条目作为子组件。 DataGroup 容器支持条目渲染器
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2024-07-22 15:50:35
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spark基础知识请参考spark官网：http://spark.apache.org/docs/1.2.1/quick-start.html 无论是mapreduce还是spark ,分布式框架的性能优化方向大致分为：负载均衡、网络传输和磁盘I/O 这三块。而spark是基于内存的计算框架,因此在
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2021-02-01 11:47:00
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# 理解 Spark Dataset 中的连接操作
在大数据处理中，Apache Spark 是一个强大的工具，能够高效地处理大量数据。在 Spark 中，Dataset 是一种强类型的分布式数据集，它允许我们使用 Spark 的大部分功能。在使用 Dataset 进行数据分析和变换时，连接（Join）操作是很常见的，但有时候我们需要了解如何处理的是“除了 Join 的其他操作”。本文将帮助刚入
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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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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RDD算子RDD算子分类Transformation（转换）Action（动作）Transformation常用Action常用RDD常用的算子操作 RDD算子分类Transformation（转换）Transformation（转换）：根据数据集创建一个新的数据集，计算后返回一个新RDD；例如：一个rdd进行map操作后生了一个新的rdd。它不会立即触发整个任务的运行，它是延迟加载。Actio
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
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2023-06-30 10:42:41
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在某次使用sparksql中的union合并两个DataFrame时，发现总是报类型不匹配的错误，但是检查后发现两个DataFrame中无论是列名和列的类型，都是完全相同的，下面复现一下这个错误object SqlTest {
def main(args: Array[String]): Unit = {
// 设置日志输出的级别
Logger.getLogger("org")
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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