每个 spark 工程师都应该知道的五种 join 策略
时间: 2023-04-25 13:06:14 浏览: 69
1. 嵌套循环连接(Nested Loop Join):这是最基本的连接策略,它将两个数据集中的每个元素进行比较,如果符合连接条件,则将它们合并。这种连接策略适用于小型数据集,但对于大型数据集来说,它的性能会非常低下。
2. 排序合并连接(Sort Merge Join):这种连接策略需要对两个数据集进行排序,然后将它们合并。由于排序是一个非常耗时的操作,因此这种连接策略适用于较小的数据集。
3. 散列连接(Hash Join):这种连接策略将两个数据集中的元素进行散列,然后将它们合并。由于散列操作可以并行执行,因此这种连接策略适用于大型数据集。
4. 广播连接(Broadcast Join):这种连接策略将一个小型数据集广播到所有的工作节点上,然后将它与另一个大型数据集进行连接。由于广播操作可以减少网络传输,因此这种连接策略适用于小型数据集与大型数据集的连接。
5. 笛卡尔积连接(Cartesian Join):这种连接策略将两个数据集中的所有元素进行组合,生成一个新的数据集。由于它的计算复杂度非常高,因此这种连接策略只适用于非常小的数据集。
相关问题
spark join
Spark提供了多种Join执行策略来实现Join操作。其中包括Shuffle Hash Join、Broadcast Hash Join、Sort Merge Join、Cartesian Join和Broadcast Nested Loop Join。\[1\]\[2\]
在Spark中,执行Join操作时,会根据一定的规则选择合适的Join执行策略。如果没有指定Join提示(join hints),则会按照以下规则进行选择:
1. 如果Join类型可使用Broadcast Hash Join,并且其中一张表的大小小于spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold的值(默认为10MB),则会选择Broadcast Hash Join。
2. 如果spark.sql.join.preferSortMergeJoin的值为false,并且其中一张表的大小小到可以构建为Hash Map,则会选择Shuffle Hash Join。
3. 如果Join的列可以进行排序,则会选择Sort Merge Join。
4. 如果是内连接,则会选择Cartesian Join。
5. 如果可能发生OOM(内存溢出)或者没有其他可选择的执行策略,则会选择Broadcast Nested Loop Join。
这些策略的选择是根据表的大小、是否可广播、是否可排序以及是否发生OOM等因素来决定的。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Spark中Join实现原理](https://blog.csdn.net/jinjiating/article/details/127973403)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
两个RDD如何spark join 的Scala代码
可以使用Spark中的join函数来实现RDD的join操作,具体的Scala代码如下所示:
```scala
val rdd1 = sc.parallelize(Seq(("key1", 1), ("key2", 2), ("key3", 3)))
val rdd2 = sc.parallelize(Seq(("key1", "value1"), ("key2", "value2"), ("key3", "value3")))
val joinedRdd = rdd1.join(rdd2)
joinedRdd.foreach(println)
```
上述代码中,我们先定义了两个RDD rdd1 和 rdd2,然后使用join函数将它们进行join操作,最后通过foreach函数输出join后的结果。其中,join函数的参数为另一个RDD,表示要将两个RDD中相同key的数据进行join操作。