spark 开启 mapjoin 参数
时间: 2024-09-11 21:12:15 浏览: 119
Spark 中开启 MapJoin 需要设置一个阈值参数,当参与 Join 的两个表中较小的那个表的大小小于这个阈值时,Spark 会自动采用 MapJoin 的方式来执行 Join 操作。MapJoin 通常会将小表广播到各个节点上,然后在每个节点上对大表的每个分区执行 Join 操作,这样可以避免 Shuffle 的开销,提高 Join 操作的效率。
在 Spark SQL 中,你可以通过 `spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold` 参数来设置这个阈值。这个值的单位是字节,默认值是 10MB。如果你想要改变这个阈值,可以在配置 SparkSession 的时候进行设置:
```scala
val spark = SparkSession.builder()
.appName("SparkExample")
.config("spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold", "20971520") // 设置为 20MB
.getOrCreate()
```
需要注意的是,虽然 MapJoin 可以提高性能,但是由于需要将小表广播到各个节点上,因此如果小表的实际大小超过了集群的内存容量,就可能引发内存溢出的问题。因此,在实际应用中需要根据集群的实际内存情况来合理设置这个阈值。
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