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。..., "outer").show() spark.sql("SELECT * FROM emp FULL OUTER JOIN dept ON emp.deptno = dept.deptno").show...() 2.3 LEFT OUTER JOIN empDF.join(deptDF, joinExpression, "left_outer").show() spark.sql("SELECT * FROM...= dept.deptno").show() 2.5 LEFT SEMI JOIN empDF.join(deptDF, joinExpression, "left_semi").show() spark.sql...= dept.deptno").show() 2.7 CROSS JOIN empDF.join(deptDF, joinExpression, "cross").show() spark.sql("
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。...这个不用我们担心，spark sql自动帮我们完成，当buildIter的估计大小不超过参数spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold设定的值(默认10M)，那么就会自动采用...： buildIter总体估计大小超过spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold设定的值，即不满足broadcast join条件 开启尝试使用hash join的开关，spark.sql.join.preferSortMergeJoin...inner join inner join是一定要找到左右表中满足join条件的记录，我们在写sql语句或者使用DataFrmae时，可以不用关心哪个是左表，哪个是右表，在spark sql查询优化阶段
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。...满足什么条件的表才能被广播 如果一个表的大小小于或等于参数spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold（默认10M）配置的值，那么就可以广播该表。...，还需满足其他条件 private def canBuildLocalHashMap(plan: LogicalPlan): Boolean = { // 逻辑计划的physical size小于spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold...* spark.sql.shuffle.partitions（默认200）时，即可构造本地HashMap plan.stats.sizeInBytes < conf.autoBroadcastJoinThreshold...Shuffle Hash Join 选择Shuffle Hash Join需要同时满足以下条件： spark.sql.join.preferSortMergeJoin为false，即Shuffle
前言 我们都知道，Spark SQL上主要有三种实现join的策略，分别是Broadcast hash join、Shuffle hash join、Sort merge join。...Catalyst在由优化的逻辑计划生成物理计划的过程中，会根据org.apache.spark.sql.execution.SparkStrategies类中JoinSelection对象提供的规则按顺序确定...当逻辑计划的数据量小于广播阈值与Shuffle分区数的乘积，即小于spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold * spark.sql.shuffle.partitions时...策略的条件比较严苛，大前提是不优先采用Sort merge join，即spark.sql.join.preferSortMergeJoin配置项为false。...这个要求不高，所以Spark SQL中非小表的join都会采用此策略。
01.前言 写过或者学过 Sql 的人应该都知道 left join，知道 left join 的实现的效果，就是保留左表的全部信息，然后把右表往左表上拼接，如果拼不上就是 null。...除了 left join以外，还有inner join、outer join、right join，这些不同的 join 能达到的什么样的效果，大家应该都了解了，如果不了解的可以看看网上的帖子或者随便一本...Sql 书都有讲的。...join 主要有Nested Loop、Hash Join、Merge Join这三种方式，我们这里只讲最普遍的，也是最好的理解的Nested Loop，Nested Loop 翻译过来就是嵌套循环的意思...Nested Loop 里面又有三种细分的连接方式，分别是Simple Nested-Loop Join、Index Nested-Loop Join、Block Nested-Loop Join，接下来我们就分别去看一下这三种细分的连接方式
之前有总结过hive谓词下推优化： 从一个sql引发的hive谓词下推的全面复盘及源码分析（上） 从一个sql引发的hive谓词下推的全面复盘及源码分析（下） spark sql谓词下推逻辑优化器...PushPredicateThroughJoin在处理Filter节点下为outerJoin情况时，会结合outerjoin消除优化器共同起作用Spark sql逻辑执行计划优化器——EliminateOuterJoin...【消除outerjoin】 谓词可以下推的前提：不影响查询结果，要保证下推前和下推后两个sql执行得到的效果相同 代码流程 object PushPredicateThroughJoin extends...在这个案例中因为满足【right outer join 且左表有过滤操作】这个条件，EliminateOuterJoin (outer join消除优化器) Spark sql逻辑执行计划优化器——EliminateOuterJoin...(outer join消除优化器) 把full join 转成了 left join ，因此Filter+full join —转化—>Filter+left join 。
spark sql谓词下推逻辑优化器PushDownPredicates包含了三个规则： PushPredicateThroughNonJoin是sparksql中非join情况的谓词下推的逻辑执行计划优化器...谓词可以下推的前提：不影响查询结果，即要保证下推前和下推后两个sql执行得到的效果相同 PushPredicateThroughNonJoin优化器处理了6类可以下推的情况 处理Filter节点下为...( select A,B,monotonically_increasing_id() as id from testdata2 where a>2 and b<1 )tmp 上面两个sql...相比，过滤a>2 和 过滤（a>2 and b<1）两种情况下，该sql的数据得到的对应的自增id的情况是不一样的 其它的还有rand()函数， 过滤a>2 和 过滤（a>2 and b true case _: ArrowEvalPython => true case _ => false } 统一处理的逻辑： 总结 非join
Kyuubi 是网易开源的一款企业级数据湖探索平台，它基于 Spark SQL 实现了多租户 SQL on Hadoop 查询引擎。...3 社区原生AQE的问题 看起来 AQE 已经是万能的，我们经常遇到的问题点都被覆盖到了，那么实际用起来的时候真的有这么丝滑吗？这里列举一些网易在使用 AQE 过程中遇到的痛点。...3.2 广播 Join 不可逆 广播配置 spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold 是我们最常修改的配置之一，其优势是可以把 Join 用广播的形式实现，避免了数据 shuffle...3.3 配置不够灵活 虽然 AQE 真的很好用，但是配置还是不够灵活。...一直以来 SHJ 是一个很容易被遗忘的 Join 实现，这是因为默认配置 spark.sql.preferSortMerge 的存在，而且社区版本里触发 SHJ 的条件真的很苛刻。
什么是Spark SQL？ Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块，它提供了2个编程抽象：DataFrame和DataSet，并且作为分布式SQL查询引擎的作用。 ?...所有Spark SQL的应运而生，它是将Spark SQL转换成RDD，然后提交到集群执行，执行效率非常快！ Spark SQL的特点 1）易整合 ? 2）统一的数据访问方式 ?...可以把它当做数据库中的一张表来对待，DataFrame也是懒执行的。...图中构造了两个DataFrame，将它们join之后又做了一次filter操作。如果原封不动地执行这个执行计划，最终的执行效率是不高的。因为join是一个代价较大的操作，也可能会产生一个较大的数据集。...如果我们能将filter下推到 join下方，先对DataFrame进行过滤，再join过滤后的较小的结果集，便可以有效缩短执行时间。而Spark SQL的查询优化器正是这样做的。
什么是 Spark SQL Spark SQL 是 Spark 用于结构化数据(structured data)处理的 Spark 模块. ...在内部, Spark SQL 使用这些额外的信息去做一些额外的优化. 有多种方式与 Spark SQL 进行交互, 比如: SQL 和 Dataset API...., 所以 Spark SQL 的应运而生，它是将 Spark SQL 转换成 RDD，然后提交到集群执行，执行效率非常快！...可以把它当做数据库中的一张表来对待， DataFrame也是懒执行的 性能上比 RDD要高，主要原因： 优化的执行计划：查询计划通过Spark catalyst optimiser进行优化。...如果我们能将filter下推到 join下方，先对DataFrame进行过滤，再join过滤后的较小的结果集，便可以有效缩短执行时间。 而Spark SQL的查询优化器正是这样做的。
图片由作者提供 这引起了我的兴趣，因为到目前为止，我还没有读过或听说过有人认为维恩图是可视化SQL连接的坏方法，而我已经不断地用SQL编码了3年多。...快速的题外话：关于SQL的发音，SQL最初被拼成'SEQUEL'，后来才改成'SQL'。due to a trademark issue....但请记住，真正理解SQL连接的最好方法是进入代码并进行实践！"。SQL Practice.com这是一个我发现的练习SQL的好资源。 但请记住，真正理解SQL连接的最好方法是进入代码并进行实践。...不管怎么说，这个可视化似乎对一些难以理解使用SQL连接的人有帮助。每个可视化都有其局限性。 ◆ 方格旗图 当我在回顾将SQL连接可视化的不同方法时，我发现了我个人的最爱。...here 我仍然相信维恩图对于可视化SQL连接是很有用的，但它们所能代表的范围和准确性是有限的。希望这些格子旗图能够成为你学习SQL时的一个重要参考。
加速迭代 3.将结果集放内存，加速后续查询和处理，解决运行慢的问题 select * from table where col1 > 50 rdd.registerastable（cachetable） SQL...Resilient Distributed Dataset弹性分布式数据集模型) 1.四个特征 – RDD使用户能够显式将计算结果保存在内存中，控制数据的划分 –记录数据的变换和描述，而不是数据本身，以保证容错 –懒操作...： 2.六个原则 •避免创建重复的RDD •尽可能复用同一个RDD •对多次使用的RDD进行持久化处理 •避免使用shuffle类算子 如：groupByKey、reduceByKey、join等 •...支持使用Kryo序列化库，性能比Java序列化库高10倍左右 七、Spark技术栈 • Spark Core：基于RDD提供操作接口，利用DAG进行统一的任务规划 • Spark SQL： Hive的表...如果觉得本文对你有帮助，可以帮忙点个赞表示支持吗，谢谢！ 如果有任何意见和建议，也欢迎再下方留言~ 关注这个公众号，每天22：00会有三道大数据面试题准时推送给你哦~
5万人关注的大数据成神之路，不来了解一下吗？ 5万人关注的大数据成神之路，真的不来了解一下吗？ 5万人关注的大数据成神之路，确定真的不来了解一下吗？...欢迎您关注《大数据成神之路》 一、Spark SQL的概念理解 Spark SQL是spark套件中一个模板，它将数据的计算任务通过SQL的形式转换成了RDD的计算，类似于Hive通过SQL的形式将数据的计算任务转换成了...Spark SQL的特点： 1、和Spark Core的无缝集成，可以在写整个RDD应用的时候，配置Spark SQL来完成逻辑实现。...2、统一的数据访问方式，Spark SQL提供标准化的SQL查询。 3、Hive的继承，Spark SQL通过内嵌的hive或者连接外部已经部署好的hive案例，实现了对hive语法的继承和操作。...Spark SQL客户端查询： 1、可以通过Spark-shell来操作Spark SQL，spark作为SparkSession的变量名，sc作为SparkContext的变量名 2、可以通过Spark
sparksql中有一些容易混淆的概念，大家在面试时也会经常被问到join和shuffle相关的问题： 说说join的几种实现 说说shuffle的实现 join操作一定发生shuffle吗？...spark shuffle 2.0以上已经不用hash shuffle了，那join的时候还用hash join 么？ ... 想要弄清楚这些，就得搞清楚sparksql中join的具体实现有哪些？...ShuffleExchangeExec：对应sql中shuffle hash join、sort merge join或者聚合类的操作，比如group by，grouping sets。...总结 join操作一定发生shuffle吗？ 不一定。...spark shuffle 2.0以上已经不用hash shuffle了，那join的时候还用hash join 么？
里面有段话，让场主印象深刻： 区块链这事儿牛逼吗？牛逼！伟大吗？肯定伟大！...Hadoop提供了Spark许多没有的功能，比如分布式文件系统，而Spark 提供了实时内存计算，速度非常快。...HSQL未来可能会被Spark SQL替代，现在很多企业都是HIVE SQL和Spark SQL两种工具共存，当Spark SQL逐步成熟的时候，就有可能替换HSQL。...Hadoop中的算法库Mahout正被Spark中的算法库MLib所替代，为了不落后，大家注意去学习Mlib算法库。 Storm会被Spark Streaming替换吗？...不仅仅有Hadoop，还详细讲解了Storm、Spark、推荐算法、聚类算法、神经网络与深度学习的内容！ ? 真的很全了！
的union和unionall的区别Hive的join操作原理，leftjoin、right join、inner join、outer join的异同?...RDD的宽依赖和窄依赖，举例一些算子Spark SQL的GroupBy会造成窄依赖吗?GroupBy是行动算子吗Spark的宽依赖和窄依赖，为什么要这么划分?...Spark SQL的执行原理?Spark SQL的优化?说下Spark checkpointSpark SQL与DataFrame的使用?Sparksql自定义函数?怎么创建DataFrame?...DAG划分Spark源码实现?Spark Streaming的双流join的过程，怎么做的?Spark的Block管理Spark怎么保证数据不丢失Spark SQL如何使用UDF?...SQL慢查询的解决方案（优化）？聚簇索引、非聚簇索引说一下哈希索引和B+相比的优势和劣势？MVCC知道吗？十二、结语面试题总结是一个长期工作，面试不停，这份面试题总结就不会停。
对于Spark的初学者，往往会有一个疑问：Spark（如SparkRDD、SparkSQL）在处理数据的时候，会将数据都加载到内存再做处理吗？ 很显然，答案是否定的！...对该问题产生疑问的根源还是对Spark计算模型理解不透彻。 对于Spark RDD，它是一个分布式的弹性数据集，不真正存储数据。...说完了Spark RDD，再来看另一个问题：Spark SQL对于多表之间join操作，会先把所有表中数据加载到内存再做处理吗？ 当然，肯定也不需要！...具体可以查看Spark SQL针对相应的Join SQL的查询计划，以及在之前的文章《Spark SQL如何选择join策略》中，针对目前Spark SQL支持的join方式，任何一种都不要将join语句中涉及的表全部加载到内存...即使是Broadcast Hash Join也只需将满足条件的小表完整加载到内存。
笛卡尔积会产生shuffle吗？ 有关窄依赖解惑 最后送一道面试题 1、笛卡尔积会产生shuffle吗？...executedPlan == CartesianProduct :- SerializeFromObject [knownnotnull(assertnotnull(input[0, org.apache.spark.sql.test.SQLTestData....a AS a#3] : +- Scan[obj#2] +- SerializeFromObject [knownnotnull(assertnotnull(input[0, org.apache.spark.sql.test.SQLTestData...spark3了，应该以最新来 3、给一道面试题吧 join一定会发生shuffle吗？...不一定，下面这些情况下join不会产生shuffle 笛卡尔积 BroadcastHashJoin BroadcastNestedLoopJoin 使用相同的分区器进行一次分区然后再去join,这时join
Spark 3.0 版本之前，Spark 执行 SQL 是先确定 shuffle 分区数或者选择 Join 策略后，再按规划执行，过程中不够灵活；现在，在执行完部分的查询后，Spark 利用收集到结果的统计信息再对查询规划重新进行优化...在上图中，Table2 经过条件过滤后真正参与 Join 的数据只有 8 MB，因此 Broadcast Hash Join 策略更优，Spark 3.0 会及时选择适合的 Join 策略来提高查询性能...真的吗？我不信 口说无凭，自适应查询 AQE 的优越性到底是如何实现，我们“码”上看看。...Join策略 spark.sql.adaptive.join.enabled=true #与spark.sql.adaptive.enabled都开启的话，开启AQE动态调整Join策略 #开启优化数据倾斜...spark.sql.adaptive.skewJoin.enabled=true #与spark.sql.adaptive.enabled都开启的话，开启AQE动态处理Join时数据倾斜 spark.sql.adaptive.skewedPartitionMaxSplits
：支持高吞吐量、支持容错的实时流数据处理 2、Spark SQL， Data frames: 结构化数据查询 3、MLLib：Spark 生态系统里用来解决大数据机器学习问题的模块 4、GraphX是构建于...通过并行转换的方式来创建如(map, filter, join, etc)。 失败自动重建。 可以控制存储级别(内存、磁盘等)来进行重用。 必须是可序列化的。 是静态类型的。...Transformation/Action：SparkAPI的两种类型;Transformation返回值还是一个RDD，Action返回值不少一个RDD，而是一个Scala的集合;所有的Transformation都是采用的懒策略...DataSet：结合了DataFrame和RDD两者的优势，既允许用户很方便的操作领域对象，又具有SQL执行引擎的高效表现。...，方式很多，比如从数据源生成一个新的RDD，从RDD生成一个新的RDD 2，action是得到一个值，或者一个结果(直接将RDD cache到内存中) 3，所有的transformation都是采用的懒策略
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