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中join有两种,一种是RDD的join,一种是sql中的join,分别来看: 1 RDD join org.apache.spark.rdd.PairRDDFunctions /** * Return an RDD containing all pairs of elements with matching keys in `this` and `other`. Each * pair of elements will be returned as a (k, (v1, v2)) t

Spark的join与mysql的join类似,mysql的join是将表与表之间连接查询,spark中join是将RDD数据集进行连接,Spark主要有join.leftOuterJoin.rightOuterJoin及fullOuterJoin这4种连接 join:相当于mysql的INNER JOIN,当join左右两边的数据集都存在时才返回 leftOuterJoin:相当于mysql的LEFT JOIN,leftOuterJoin返回数据集左边的全部数据和数据集左边与右边有交集的数据

引言 join是SQL中的常用操作,良好的表结构能够将数据分散到不同的表中,使其符合某种规范(mysql三大范式),可以最大程度的减少数据冗余,更新容错等,而建立表和表之间关系的最佳方式就是join操作. 对于Spark来说有3种Join的实现,每种Join对应的不同的应用场景(SparkSQL自动决策使用哪种实现范式): 1.Broadcast Hash Join:适合一张很小的表和一张大表进行Join: 2.Shuffle Hash Join:适合一张小表(比上一个大一点)和一张大表进行Jo

问题 datafrme提供了强大的JOIN操作,但是在操作的时候,经常发现会碰到重复列的问题.在你不注意的时候,去用相关列做其他操作的时候,就会出现问题! 假如这两个字段同时存在,那么就会报错,如下:org.apache.spark.sql.AnalysisException: Reference 'key2' is ambiguous 实例 1.创建两个df演示实例 val df = sc.parallelize(Array( ("yuwen", "zhangsan&quo

一. 数据准备 本文主要介绍Spark SQL的多表连接,需要预先准备测试数据.分别创建员工和部门的Datafame,并注册为临时视图,代码如下: val spark = SparkSession.builder().appName("aggregations").master("local[2]").getOrCreate() val empDF = spark.read.json("/usr/file/json/emp.json") empD

一. 数据准备 本文主要介绍 Spark SQL 的多表连接,需要预先准备测试数据.分别创建员工和部门的 Datafame,并注册为临时视图,代码如下: val spark = SparkSession.builder().appName("aggregations").master("local[2]").getOrCreate() val empDF = spark.read.json("/usr/file/json/emp.json") e

dataset<Row> df1,df2,df3 //该方法可以执行成功 df3= df1.join(df2,"post_id").selectExpr("hostname,request_date,post_id,title,author,name as category".split(",")); //innner join acc = df1.withColumnRenamed("post_id", &quo

  join--Transformation类算子 代码示例 result  

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

原文地址:Spark SQL 之 Join 实现 Spark SQL 之 Join 实现 涂小刚 2017-07-19 217标签: spark , 数据库 Join作为SQL中一个重要语法特性,几乎所有稍微复杂一点的数据分析场景都离不开Join,如今Spark SQL(Dataset/DataFrame)已经成为Spark应用程序开发的主流,作为开发者,我们有必要了解Join在Spark中是如何组织运行的. SparkSQL总体流程介绍 在阐述Join实现之前,我们首先简单介绍SparkSQL

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

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

1．配置多个executor 在项目中,由于数据量为几百万甚至千万级别,如果一个executor装载的对象过多,会导致GC很慢.项目中,我们使一个worker节点执行app时启动多个executor,从而加大并发度,解决full GC慢的问题.同时,由于启动了多个exeucute,在内存与核数不变的情况下,需要调整分配给每个execute的内存数及核数. 2．配置数据序列化 Spark默认序列化方式为Java的ObjectOutputStream序列化一个对象,速度较慢,序列化产生的结果有时也比

1.PairRDD介绍     Spark为包含键值对类型的RDD提供了一些专有的操作.这些RDD被称为PairRDD.PairRDD提供了并行操作各个键或跨节点重新进行数据分组的操作接口.例如,PairRDD提供了reduceByKey()方法,可以分别规约每个键对应的数据,还有join()方法,可以把两个RDD中键相同的元素组合在一起,合并为一个RDD. 2.创建Pair RDD     程序示例:对一个英语单词组成的文本行,提取其中的第一个单词作为key,将整个句子作为value,建立 P

1.PairRDD介绍     Spark为包含键值对类型的RDD提供了一些专有的操作.这些RDD被称为PairRDD.PairRDD提供了并行操作各个键或跨节点重新进行数据分组的操作接口.例如,PairRDD提供了reduceByKey()方法,可以分别规约每个键对应的数据,还有join()方法,可以把两个RDD中键相同的元素组合在一起,合并为一个RDD. 2.创建Pair RDD     程序示例:对一个英语单词组成的文本行,提取其中的第一个单词作为key,将整个句子作为value,建立 P

当你开始编写 Apache Spark 代码或者浏览公开的 API 的时候,你会遇到各种各样术语,比如 transformation,action,RDD 等等. 了解到这些是编写 Spark 代码的基础. 同样,当你任务开始失败或者你需要透过web界面去了解自己的应用为何如此费时的时候,你需要去了解一些新的名词: job, stage, task.对于这些新术语的理解有助于编写良好 Spark 代码.这里的良好主要指更快的 Spark 程序.对于 Spark 底层的执行模型的了解对于写出效率更

当你开始编写 Apache Spark 代码或者浏览公开的 API 的时候,你会遇到各种各样术语,比如transformation,action,RDD(resilient distributed dataset) 等等. 了解到这些是编写 Spark 代码的基础. 同样,当你任务开始失败或者你需要透过web界面去了解自己的应用为何如此费时的时候,你需要去了解一些新的名词: job, stage, task.对于这些新术语的理解有助于编写良好 Spark 代码.这里的良好主要指更快的 Spark

map map(func) Return a new distributed dataset formed by passing each element of the source through a function func. 返回通过函数func传递源的每个元素形成的新的分布式数据集.通过函数得到一个新的分布式数据集. var rdd = session.sparkContext.parallelize(1 to 10) rdd.foreach(println) println("===

Apache Spark 2.2最近引入了高级的基于成本的优化器框架用于收集并均衡不同的列数据的统计工作 (例如., 基(cardinality).唯一值的数量.空值.最大最小值.平均/最大长度,等等)来改进查询类作业的执行计划.均衡这些作业帮助Spark在选取最优查询计划时做出更好决定.这些优化的例子包括在做hash-join时选择正确的一方建hash,选择正确的join类型(广播hash join和全洗牌hash-join)或调整多路join的顺序,等等) 在该博客中,我们将深入讲解Spar