在处理大数据时，Apache Spark 提供了一个强大的算子——MapJoin，它能够显著提升小表与大表进行连接的性能。而“Spark自动mapjoin”是指在数据处理过程中，Spark能够自动判断并优化小表连接大表的策略，这样能大大减少Shuffle过程的开销。不过，有时我们在实现过程中也会遇到一些问题和挑战。接下来，我将分享一下如何解决“spark自动mapjoin”相关问题的过程。
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前言今天 Review 了一下同事的代码，发现其代码中有非常多的 mapPartitions，问其原因，他说性能比 map 更好。我说为什么性能好呢？于是就有了这篇文章。网上推崇 mapPartitions 的原因按照某些文章的原话来说一次函数调用会处理一个partition所有的数据，而不是一次函数调用处理一条，性能相对来说会高一些。又比如说如果是普通的map，比如一个partiti
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2023-11-12 09:20:09
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Spark 性能优化之Map-Join 文章目录Spark 性能优化之Map-Join1. Spark Stage的划分1.1 RDD的依赖关系1.1.1 窄依赖的实现1.1.2 宽依赖的实现1.2 Lineage(血统)与DAG中Stage的划分1.2.1 Lineage1.2.2 Stage的划分2. Reduce-Join和Map-Join2.1 Reduce-Join 的原理2.2 Map
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2023-09-21 09:46:34
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1.Spark join种类(>3种)及join选择依据 Spark 内部JOIN 大致分为以下3种实现方式 ：1.BroadCastHashJoin2.ShuffledHashJoin3.SortMergeJoin 1.BroadCastHashJoin 翻过源码之后你就会发现，Spark 1.6
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2024-03-12 13:44:41
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## Spark MapJoin 语法入门
在大数据处理领域，Apache Spark 是一种强大的工具，而 MapJoin 是 Spark SQL 中用于高效连接小表与大表的技术。MapJoin 利用将小表加载到内存中进行联接以加快处理速度，这对于处理大数据集时尤其有用。本文将详细介绍如何实现 Spark MapJoin 的过程。
### 处理流程
首先，了解实现 MapJoin 的基本流
本文重点介绍 Spark 中 【mapToPair】和【flatMapToPair】的区别，请继续看到尾部，后续有示例说明，会理解更加清晰。函数原型1.JavaPairRDD<K2,V2> mapToPair(PairFunction<T,K2,V2> f)此函数会对一个RDD中的每个元素调用f函数，其中原来RDD中的每一个元素都是T类型的，调用f函数后会进行一定
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2023-11-11 06:15:34
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# Spark中如何使用MapJoin
## 引言
在大数据处理的过程中，Spark提供了多种方法来对数据进行高效处理。其中，MapJoin（即Map-side Join）是一种提升连接操作性能的技巧，适用于内存能够容纳小表的场景。本文将通过一个具体的示例，详细讲解如何在Spark中使用MapJoin来优化数据连接操作，并提供完整的代码示例。
## 背景
假设我们有两个数据表，一个是用户表
浪尖维新：bigdatatiphashjoinjoin是作为业务开发绕不开的SQL话题，无论是传统的数据库join，还是大数据里的join。做过Spark/flink流处理的应该都用过一种流表和维表的join，维表对于Spark来说可以是driver端获取后广播到每个Executor，然后在executor端执行流表task的时候join，其实大多数是个hashmap，而很多时候这个维表比较大会存
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2023-10-01 17:18:59
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将多份数据进行关联是数据处理过程中非常普遍的用法，不过在分布式计算系统中，这个问题往往会变的非常麻烦，因为框架提供的 join 操作一般会将所有数据根据 key 发送到所有的 reduce 分区中去，也就是 shuffle 的过程。造成大量的网络以及磁盘IO消耗，运行效率极其低下，这个过程一般被称为 reduce-side-join。如果其中有张表较小的话，我们则可以自己实现在 map 端实现数据
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2023-12-07 00:05:34
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MapWithState 了解UpdateStateBykey和MapWithState都是对DStream做批次累加操作，都可以将每个批次的结果进行累加计算，但是UpdateStateByKey是真正基于磁盘存储的，所有批次结果都会累加至磁盘，每次取值的时候也会直接访问磁盘，不管当前批次是否有值，都会获取之前批次结果数据，而MapWithState，虽然也是基于磁盘存储，但是 它合理使用内存，也
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2024-07-17 23:31:07
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1. 什么是SparkSQLSpark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块，它提供了2个编程抽象：DataFrame和DataSet，并且作为分布式SQL查询引擎的作用。我们已经学习了Hive，它是将Hive SQL转换成MapReduce然后提交到集群上执行，大大简化了编写MapReduc的程序的复杂性，由于MapReduce这种计算模型执行效率比较慢。所有Spark SQL的应运而
在使用map reduce处理数据的时候，join操作有两种选择：一种选择是在map端执行join操作，即所谓的Map-side Join（Broadcast join）；另一种选择是在reduce端执行join操作，即所谓的Reduce-side Join（shuffle join）。在map端执行join操作，适合在有一个表比较小的情况下，能把整个表放到内存，发送到各个节点进行join
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2023-10-20 20:19:16
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这次我们学习SaprkSQL，主要分三个部分Spark SQL的原理DataFrame数据结构和使用方式DataSet数据结构和使用方式1. Spark SQL1.1 Spark SQL历史Shark是一个为Spark设计的大规模数据仓库系统，它与Hive兼容。Shark建立在Hive的代码基础上，并通过将Hive的部分物理执行计划交换出来。这个方法使得Shark的用户可以加速Hive的查询，但是
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2023-10-26 12:20:11
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mapreduce中可以实现map端的join以及reduce端的join，我们看下有什么区别。 mapJoin与reduceJoin数据准备reduce joinmap joinhive的map join测试 数据准备有一张订单表(order)：1001 01 1
1002 02 2
1003 03 3
1004 01 4
1005 02 5
1006 03 6三列对应的字段分别是订单ID，产品
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2023-08-24 20:55:14
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背景刚接触spark-streaming，然后写了一个WordCount程序，对于不停流进来的数据，需要累加单词出现的次数，这时就需要把前一段时间的结果持久化，而不是数据计算过后就抛弃，在网上搜索到spark-streaming可以通过updateStateByKey 和mapWithState来实现这种有状态的流管理，后者虽然在spark1.6.x还是一个实验性的实现，不过由于它的实现思想以及性
MapJoin如果不指定MapJoin或者不符合MapJoin的条件，那么Hive解析器会将Join操作转换成Common Join，即：在Reduce阶段完成join。容
原创
2022-12-28 15:23:44
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当您对一个大表和一个或多个小表执行join操作时，可以在select语句中显式指定mapjoin Hint提示以提升查询性能。本文为您介绍如何通过mapjoin hint连接表。功能介绍整个JOIN过程包含Map、Shuffle和Reduce三个阶段。通常情况下，join操作在Reduce阶段执行表连接。mapjoin在Map阶段执行表连接，而非等到Reduce阶段才执行表连接，可以缩短
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2021-09-13 15:51:37
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RDD是什么？RDD是Spark中的抽象数据结构类型，任何数据在Spark中都被表示为RDD。从编程的角度来看，RDD可以简单看成是一个数组。和普通数组的区别是，RDD中的数据是分区存储的，这样不同分区的数据就可以分布在不同的机器上，同时可以被并行处理。因此，Spark应用程序所做的无非是把需要处理的数据转换为RDD，然后对RDD进行一系列的变换和操作从而得到结果。本文为第一部分，将介绍Spark
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2023-09-08 09:35:38
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一. Hive参数介绍特别说明
关于MapJoin的问题剖析 特别说明
关于MapJoin的问题剖析概念说明
代码实现
在hive当中已经默认开启了该功能。应用场景
大表join小表的时候，大数据块join小数据块的时候。特点特征
减少了reduce的处理，全部放到map端进行操作。减少了数据移动，提升了IO和计算效率。将joi
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2023-08-21 10:01:04
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mapjoin的简介 MAPJION会把小表全部加载到内存中，在map阶段直接拿另外一个表的数据和内存中表数据做匹配，由于在map端是进行了join操作，省去了reduce运行的时间，算是hive中的一种优化mapjoin的使用方法 例如：select /*+ mapjoin(t)*/ f.a,f.b from A f join B t on f.a=t.a
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2023-07-12 21:05:29
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