spark中 join 的几种类型,在物理执行层面有哪几种
时间: 2024-06-04 13:07:16 浏览: 9
在Spark中,join操作有以下几种类型:
1. Inner Join(内连接):只返回两个数据集中键值匹配的记录。
2. Outer Join(外连接):返回两个数据集中所有键值匹配的记录,同时也返回未匹配到的记录。外连接又分为左外连接、右外连接和全外连接。
3. Left Semi Join(左半连接):只返回左侧数据集中键值匹配的记录。
4. Left Anti Join(左反连接):只返回左侧数据集中没有键值匹配的记录。
在物理执行层面,Spark中的join操作主要有以下几种实现方式:
1. Shuffle Hash Join(哈希连接):适合用于连接数据集大小相对较小的情况,需要将数据集中的键值对进行哈希分区,然后将分区数据集进行连接操作。
2. Broadcast Hash Join(广播连接):适合用于连接数据集大小相对较小的情况,将小的数据集广播到所有的工作节点,然后对大的数据集进行连接操作。
3. Sort Merge Join(排序合并连接):适合用于连接数据集大小相对较大的情况,需要将数据集进行排序,然后进行连接操作。
相关问题
spark中的指标有哪几种类型
在 Spark 中,常见的指标类型包括以下几种:
1. 计数器(Counter):计数器用于记录应用程序中的某些事件发生的次数,如记录某个函数被调用的次数、某个异常发生的次数等。
2. 计时器(Timer):计时器用于记录应用程序中某个任务的执行时间,可以用于统计某个函数的执行时间、某个任务的处理时间等。
3. 历史计数器(Historical Counter):历史计数器用于记录应用程序中某个事件的历史数据,可以用于统计某个任务的历史执行次数、某个指标的历史变化情况等。
4. 监控器(Gauge):监控器用于监控应用程序中某个指标的实时变化情况,可以用于监控系统负载、内存使用情况、网络流量等指标。
5. 持久化计数器(Persistent Counter):持久化计数器可以将计数器的值持久化到外部存储系统中,以便于后续分析和查询。
这些指标类型可以根据实际需求进行选择和使用,以帮助开发人员更好地监控和调试应用程序。
spark有哪几种基本数据类型
Spark是一个基于内存的分布式计算框架,支持许多不同的数据类型。其中,Spark的基本数据类型包括以下几种:
1. BooleanType:布尔类型,表示真或假的值。
2. IntegerType:整型,表示整数类型的数据。
3. LongType:长整型,表示比整型更大范围的整数类型数据。
4. FloatType:浮点型,表示小数类型的数据。
5. DoubleType:双精度浮点型,表示更高精度的小数类型数据。
6. StringType:字符串类型,表示字符或字符序列类型的数据。
7. BinaryType:二进制类型,表示二进制数据类型的数据。
8. DateType:日期类型,表示日期数据。
9. TimestampType:时间戳类型,表示时间戳数据。
10. ArrayType:数组类型,表示元素为某种特定类型的数组。
11. MapType:映射类型,表示键值对的映射关系。
以上是Spark支持的基本数据类型,不同的数据类型适用于不同的场景和需求。