sparksql sort merge join如何使用

Spark SQL 中的 Sort-Merge Join 是一种常见的基于磁盘的 join 算法。它利用 Spark 的分布式计算能力和磁盘存储，适用于大规模数据集的 join 操作。下面简单介绍一下如何使用 Spark SQL 中的 Sort-Merge Join。

假设我们有两个数据集，一个是 orders 表，包含订单信息，另一个是 customers 表，包含客户信息。我们想要通过这两个数据集中的共同字段 customer_id 进行 join 操作。

首先，需要将两个数据集分别进行排序，按照 customer_id 字段进行升序排序。可以使用 Spark SQL 中的 sort() 函数进行排序：

val sortedOrders = spark.sql("SELECT * FROM orders ORDER BY customer_id")
val sortedCustomers = spark.sql("SELECT * FROM customers ORDER BY customer_id")

接下来，可以使用 Spark SQL 中的 join() 函数进行 join 操作。需要注意的是，join() 函数默认使用的是 Hash Join 算法，需要通过设置参数 spark.sql.join.preferSortMergeJoin=true 来启用 Sort-Merge Join 算法。

spark.sql("SET spark.sql.join.preferSortMergeJoin=true")
val joinedData = sortedOrders.join(sortedCustomers, Seq("customer_id"), "inner")

以上代码中，Seq("customer_id") 指定了 join 操作所使用的共同字段。"inner" 表示使用内连接。

最后，可以对 joinedData 进行操作，例如进行聚合操作：

val result = joinedData.groupBy("customer_id").agg(sum("order_total"))

以上就是使用 Spark SQL 中的 Sort-Merge Join 进行 join 操作的基本步骤。