常规连接: 左半连接: 左半连接结果集:仅仅保留左边表中的行,这些行的joinkey出现在右边表中!!!(类似于leftTable.joinKey in (rightTable.joinKeys)).这种join是会出重的,当左边表join到一个之后便返回不在继续join. 左反连接: 结果集是:joinKey不在右表之中!

本文主要介绍spark join相关操作,Java描述. 讲述三个方法spark join,left-outer-join,right-outer-join 我们以实例来进行说明.我的实现步骤记录如下. 1.数据准备 2.HSQL描述 3.Spark描述 1.数据准备 我们准备两张Hive表,分别是orders(订单表)和drivers(司机表),通过driver_id字段进行关联.数据如下: orders hive (gulfstream_test)> select * from orders

数据分析中将两个数据集进行 Join 操作是很常见的场景.在 Spark 的物理计划阶段,Spark 的 Join Selection 类会根 据 Join hints 策略.Join 表的大小. Join 是等值 Join 还是不等值以及参与 Join 的 key 是否可以排序等条件来选择最 终的 Join 策略,最后 Spark 会利用选择好的 Join 策略执行最终的计算.当前 Spark 一共支持五种 Join 策略: Broadcast hash join (BHJ) Shuffle

spark join 广告特征做广播

PairRDDFunctions类提供了以下两个join接口,只提供一个参数,不指定分区函数时默认使用HashPartitioner;提供numPartitions参数时,其内部的分区函数是HashPartitioner(numPartitions) def join[W](other: RDD[(K, W)]): RDD[(K, (V, W))] = self.withScope { //这里的defaultPartitioner 就是HashPartitioner,如果指定了HashPart

在大量数据中对一些字段进行关联. 举例 ipTable:需要进行关联的几千条ip数据(70k) hist:历史数据(百亿级别) 直接join将会对所有数据进行shuffle,需要大量的io操作,相同的key会在同一个partition中进行处理,任务的并发度也收到了限制. 使用broadcast将会把小表分发到每台执行节点上,因此,关联操作都在本地完成,基本就取消了shuffle的过程,运行效率大幅度提高. 样本数据(2000w)性能测试对比 小表没有进行broadcast 进行了broadca

作为数据分析中经常进行的join 操作,传统DBMS 数据库已经将各种算法优化到了极致,而对于hadoop 使用的mapreduce 所进行的join 操作,去年开始也是有各种不同的算法论文出现,讨论各种算法的适用场景和取舍条件,本文讨论hive 中出现的几种join 优化,然后讨论其他算法实现,希望能给使用hadoop 做数据分析的开发人员提供一点帮助. Facebook 今年在yahoo 的hadoop summit 大会上做了一个关于最近两个版本的hive 上所做的一些join 的优化,其

1.RDD[K,V],键值对类型的rdd的函数在PairRDDFunctions这个类中 rdd类中,通过隐士转换让rdd有了PairRDDFunctions这个类里面方法的功能 2.rdd 的join方式 1.join=>rdd[k,v] join rdd[k,w]=>RDD[(K, (V, W))] def join[W](other: RDD[(K, W)], partitioner: Partitioner): RDD[(K, (V, W))] 2.leftOuterJoin 右边有可

这个要弄明白哟..CROSS JOIN, NATURAL, INNER JOIN ,LEFT OUTER JOIN(LEFT JOIN) 等等....带LEFT,RIGHT的必为OUTER,所以OUTER可省. INNER的行数只能是小于等于OUTER的行数. 谁在左,则LEFT依谁.返回行业和它一致. RIGHT亦然.. SELECT a.account_id, a.cust_id, b.name FROM account a LEFT OUTER JOIN business b ON a.c

书上讲得明白,解了不少迷惑. SELECT e.fname, e.lname, d.name FROM employee AS e INNER JOIN department AS d ON e.dept_id = d.dept_id; SELECT e.fname, e.lname, d.name FROM employee AS e INNER JOIN department AS d USING (dept_id);

[training@localhost ~]$ hdfs dfs -cat people.json {"name":"Alice","pcode":"94304"}{"name":"Brayden","age":30,"pcode":"94304"}{"name":"Carla",&quo

https://jaceklaskowski.gitbooks.io/mastering-apache-spark/content/spark-sql-joins.html https://acadgild.com/blog/what-is-join-in-apache-spark/ http://spark.apache.org/docs/latest/programming-guide.html https://www.iteblog.com/archives/1566.html http:

http://blog.csdn.net/lsshlsw/article/details/48975771 https://www.douban.com/note/499691663/ http://blog.csdn.net/kejiaming/article/details/52084898 http://www.cnblogs.com/MOBIN/p/5618747.html#4

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本文主要介绍spark join相关操作. 讲述spark连接相关的三个方法join,left-outer-join,right-outer-join,在这之前,我们用hiveSQL先跑出了结果以方便进行对比. 我们以实例来进行说明.我的实现步骤记录如下. 1.数据准备 2.HSQL描述 3.Spark描述 1.数据准备 我们准备两张Hive表,分别是orders(订单表)和drivers(司机表),通过driver_id字段进行关联.数据如下: orders orders表有两个字段,订单id

spark sql 中join的类型 Spark DataFrame中join与SQL很像,都有inner join, left join, right join, full join; 类型 说明 inner join 内连接 left join 左连接 right join 右连接 full join 全连接 spark join 看其原型 def join(right : DataFrame, usingColumns : Seq[String], joinType : String) :

前言 众所周知,Catalyst Optimizer是Spark SQL的核心,它主要负责将SQL语句转换成最终的物理执行计划,在一定程度上决定了SQL执行的性能. Catalyst在由Optimized Logical Plan生成Physical Plan的过程中,会根据: abstract class SparkStrategies extends QueryPlanner[SparkPlan] 中的JoinSelection通过一些规则按照顺序进行模式匹配,从而确定join的最终执行策略

关键字:Hive Join.Hive LEFT|RIGTH|FULL OUTER JOIN.Hive LEFT SEMI JOIN.Hive Cross Join Hive中除了支持和传统数据库中一样的内关联.左关联.右关联.全关联,还支持LEFT SEMI JOIN和CROSS JOIN,但这两种JOIN类型也可以用前面的代替. 注意:Hive中Join的关联键必须在ON ()中指定,不能在Where中指定,否则就会先做笛卡尔积,再过滤. 数据准备: hive> desc lxw1234_a;

前言 数据倾斜调优 调优概述 数据倾斜发生时的现象 数据倾斜发生的原理 如何定位导致数据倾斜的代码 查看导致数据倾斜的key的数据分布情况 数据倾斜的解决方案 解决方案一:使用Hive ETL预处理数据 解决方案二:过滤少数导致倾斜的key 解决方案三:提高shuffle操作的并行度 解决方案四:两阶段聚合(局部聚合+全局聚合) 解决方案五:将reduce join转为map join 解决方案六:采样倾斜key并分拆join操作 解决方案七:使用随机前缀和扩容RDD进行join 解决方案八:多

http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NjQ5MTI5OA==&mid=2651745207&idx=1&sn=3d70d59cede236eb1cb4f7374387a235&scene=0#rd [技术博客]Spark性能优化指南——高级篇 2016-05-13 李雪蕤 美团技术团队 前言 继基础篇讲解了每个Spark开发人员都必须熟知的开发调优与资源调优之后,本文作为<Spark性能优化指南>的高级篇,将深入分析数据倾斜调