外连接查询结果为主表中所有记录。如果从表中有和它匹配的，则显⽰匹配的值，这部分 相当于内连接查询出来的结果；如果从表中没有和它匹配的，则显⽰null。...最终：外连接查询结果 = 内连接的结果 + 主表中有的⽽内连接结果中没有的记录。 外连接分为2种： 左外链接：使⽤left join关键字，left join左边的是主表。...示例2： 查询员⼯姓名、组名，返回组名不为空的记录，如下： mysql> SELECT t1.emp_name, t2.team_name FROM t_employee t1 LEFT JOIN...第2个sql连接条件t1.a>10，这个条件只关联了test1表，再看看结果，是否可以理解？不 理解的继续向下看，我们⽤java代码来实现连接查询。...第3个sql中的连接条件1=1值为true，返回结果为笛卡尔积。
B中所有的行，然后再拿集合A中的第2行，去匹配集合B中所有的行，最后结果数量为m*n。...sql中笛卡尔积语法 select 字段 from 表1,表2[,表N]; 或者 select 字段 from 表1 join 表2 [join 表N]; 示例： mysql> select * from...，t_employee表5条记录，笛卡尔积结果输出了20行记录。...外连接查询结果为主表中所有记录。如果从表中有和它匹配的，则显示匹配的值，这部分相当于内连接查询出来的结果；如果从表中没有和它匹配的，则显示null。...最终：外连接查询结果 = 内连接的结果 + 主表中有的而内连接结果中没有的记录。 外连接分为2种： 左外链接：使用left join关键字，left join左边的是主表。
key做shuffle write，将可能join到一起的记录分到同一个分区中，这样在shuffle read阶段就可以将两个表中具有相同key的记录拉到同一个分区处理。...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...hash join实现 除了上面两种join实现方式外，spark还提供了hash join实现方式，在shuffle read阶段不对记录排序，反正来自两格表的具有相同key的记录会在同一个分区，只是在分区内不排序...=false 每个分区的平均大小不超过spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold设定的值，即shuffle read阶段每个分区来自buildIter的记录要能放到内存中...left anti join left anti join与left semi join相反，是以左表为准，在右表中查找匹配的记录，如果查找成功，则返回null，否则仅返回左边的记录，其基本实现流程如下图所示
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...hash join实现 除了上面两种join实现方式外，spark还提供了hash join实现方式，在shuffle read阶段不对记录排序，反正来自两格表的具有相同key的记录会在同一个分区，只是在分区内不排序...spark.sql.join.preferSortMergeJoin=false； 每个分区的平均大小不超过spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold设定的值，即shuffle...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...left anti join left anti join与left semi join相反，是以左表为准，在右表中查找匹配的记录，如果查找成功，则返回null，否则仅返回左边的记录，其基本实现流程如下图所示
B中所有的⾏，然后再拿集合A中的第2 ⾏，去匹配集合B中所有的⾏，最后结果数量为m*n。...sql中笛卡尔积语法 select 字段 from 表1,表2[,表N]; 或者 select 字段 from 表1 join 表2 [join 表N]; ⽰例： mysql> select * from...，temployee表5条记录，笛卡尔积结果输出了20⾏记录。...Java | 架构组 | | 张三 | 测试组 | | 李四 | java组 | +---------------+-----------+ 3 rows in set (0.00 sec) 上⾯相当于获取了...⽅式2：在连接的结果之后再进⾏过滤，相当于先获取连接的结果，然后使⽤where中的 条件再对连接结果进⾏过滤。 ⽅式3：直接在where后⾯进⾏过滤。
简述SQL中的“外连接” 1、SQL中外连接分为三种：左外连接、右外连接、全外连接。...2、英文书写格式： 左外连接：LEFT OUTER JOIN(LEFT JOIN)； 右外连接：RIGHT OUTER JOIN(RIHT JOIN)； 全外连接：FULL OUTER JOIN(FULL...3、简记： 左外连接显示“左边全部的”和“右边与左边相同的”； 右外连接显示“右边全部的”和“左边与右边相同的”； 全外连接显示左、右两边全部的。...team_id team_name 00001 巴西队 00003 卢旺达 00005 伊拉克 查询所有球员及对应球队的记录，包括没有对应球队的球员记录 team_id player_name...team_name 00001 卡卡 巴西队 00002 贝克汉姆 00004 齐达内 查询所有球员及对应球队的记录，包括没有任何球员的球队记录 team_id player_name team_name
如图： LEFT JOIN 左连接从 A 表(左)产生一套完整的记录,与匹配的 B 表记录(右表) .如果没有匹配,右侧将包含 null,在 Mysql 中等同于 left outer join...Full join 全连接产生的所有记录（双方匹配记录）在表 A 和表 B。如果没有匹配,则对面将包含 null。...变动不频繁 数据量总体变化不大 数据规模不大，很少有超过数十万条记录。...创新性的提出了 Table Group 的概念，其将子表的存储位置依赖于主表，并且物理上紧邻存放，因此彻底解决了 JION 的效率和性能问题，根据这一思路，提出了基于 E-R 关系的数据分片策略，子表的记录与所关联的父表记录存放在同一个数据分片上...8.6 Spark/Storm 对 join 扩展看到这个标题，可能会感到很奇怪，Spark 和 Storm 和 Join 有关系吗? 有必要用 Spark，storm 吗？
来源:字节跳动白泉的分享 作者:大数据技术与架构整理 暴走大数据 By 大数据技术与架构 场景描述：面对大量复杂的数据分析需求，提供一套稳定、高效、便捷的企业级查询分析服务具有重大意义。...Leftjoin build left sidemap 1、初始化表A的一个匹配记录的映射表 目标： 对于Left-join的情况，可以对左表进行HashMapbuild。...是否已匹配"的映射表；在和右表join结束之后，把所有没有匹配到的key，用null进行join填充。...以 Aleft join B 为例： ? 2、join过程中，匹配到的key置为1，没有匹配到的项不变（如key3） ? 3、join结束后，没有匹配到的项，生成一个补充结果集R2 ? ?...分区文件时，先读取metastore，获取它是否需要使用localsort，如果需要，选择它的高频列是哪个。
2.1 数据倾斜原因与表现 造成数据倾斜的原因： 1.key分布不均匀 2.业务数据本身的分布 3.建表时考虑不周 4.某些SQL语句本身就有数据倾斜 数据倾斜的表现： 数据倾斜出现在SQL算子中包含...单一reduce的记录数与平均记录数差异过大，通常可能达到3倍甚至更多。最长时长远大于平均时长。可以查看具体job的reducer counter计数器协助定位。...2）大小表Join，开启mapjoin mapjoin原理：MapJoin 会把小表全部读入内存中，在map阶段直接拿另外一个表的数据和内存中表数据做匹配，由于在map是进行了join操作，省去了reduce...优化思路一般是：改join方式，开启spark自适应框架，优化sql。...join超过此阈值则不处理，一般不需要调整） spark.sql.adaptive.skewJoin.enhance.maxSplitsPerPartition （默认1000，通用倾斜算法中，尽量使得每个倾斜分区的划分不超过该阈值
集合在数据库领域表示记录的集合。SQL是一门面向集合的语言，四则运算里的和、差、积已经加入到标准SQL，但由于其标准化进程比较缓慢，一些集合运算在主流的数据库如MySQL、HiveSQL中还未实现。...一、概念篇 所谓集合运算，就是对满足同一规则的记录进行的加减等四则运算。通过集合运算，可以得到两张表中记录的集合或者公共记录的集合，又或者其中某张表中的记录的集合。...Eg2: 请检查：掌握spark的候选人和掌握hive的候选人是不是同一批人？...= 2，可知掌握这两种技能的人并不是相同一批人（两个集合不同）。...如果UNION不指定 ALL 可选项，重复行会被排除掉，而且，这种情况下还会发生排序，所以性能方面不够好。
目前，SuperSQL已经迈入智能计算时代，SuperSQL能够基于规则匹配(RBO)与代价估算(CBO)，利用不同算法智能地为不同用户SQL挑选最合适的执行引擎，极大地优化SQL执行效率与大幅度降低失败计算带来的资源浪费...例如，TDW Hive与社区Hive库表之间的Join，MySQL与PG库表的Union，等等。...这里技术挑战主要在于TDW与Presto UDF语法或语义上的不匹配性、TDW部分表列名为SuperSQL保留字等。...2.提效判定：通过对某个SQL对应的最优物理计划树进行一系列的RBO匹配与检测，以及对执行计划树中的Scan或Join节点进行CBO大小估算， 这类SQL会自动回退Livy + Spark3（跨源）或者...TDW Stats获取 为支持SuperSQL实时获取THive或Hive库表的CBO统计信息（TDW Stats），我们扩展了统一元数据库的服务端处理器与客户端SDK，目的是把这块专有逻辑与之前的HMS
探测：再依次扫描Probe Table（order）的数据，使用相同的hash函数映射Hash Table中的记录，映射成功之后再检查join条件（item.id = order.i_id），如果匹配成功就可以将两者...对对应分区中的数据进行join，此处先将小表分区构造为一张hash表，然后根据大表分区中记录的join keys值拿出来进行匹配 Shuffle Hash Join的条件有以下几个： 1....分区的平均大小不超过spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold所配置的值，默认是10M 2. 基表不能被广播，比如left outer join时，只能广播右表 3....如下图所示，shuffle hash join也可以分为两步： 1. shuffle阶段：分别将两个表按照join key进行分区，将相同join key的记录重分布到同一节点，两张表的数据会被重分布到集群中所有节点...经过上文的分析，可以明确每种Join算法都有自己的适用场景，数据仓库设计时最好避免大表与大表的join查询，SparkSQL也可以根据内存资源、带宽资源适量将参数spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold
SQL与HiveSQL 7.说说Spark SQL解析查询parquet格式Hive表如何获取分区字段和查询条件 问题现象 sparksql加载指定Hive分区表路径，生成的DataSet没有分区字段...这里给出一个思路，就是解析Spark SQL计划，根据Spark SQL的join策略匹配条件等，来判断任务中是否使用了低效的Not in Subquery进行预警，然后通知业务方进行修改。...12.说说SparkSQL中产生笛卡尔积的几种典型场景以及处理策略 Spark SQL几种产生笛卡尔积的典型场景 首先来看一下在Spark SQL中产生笛卡尔积的几种典型SQL： join语句中不指定on...Spark SQL是否产生了笛卡尔积 以join语句不指定on条件产生笛卡尔积的SQL为例: -- test_partition1和test_partition2是Hive分区表 select * from...ROW_NUMBER 从1开始，按照顺序，生成分组内记录的序列。 比如，按照pv降序排列，生成分组内每天的pv名次 ROW_NUMBER() 的应用场景非常多，比如获取分组内排序第一的记录。
如果想在多个行动操作中重用同一个RDD，那么可以使用RDD.persist()或RDD.collect()让Spark把这个RDD缓存下来。...Spark程序可以通过控制RDD分区方式来减少通讯的开销。 2、Spark中所有的键值对RDD都可以进行分区。确保同一组的键出现在同一个节点上。...进一步判断SQL语句是否规范，不规范就报错，规范则按照下一步过程绑定（Bind)。...在执行过程中，有时候甚至不需要读取物理表就可以返回结果，比如重新运行刚运行过的SQL语句，直接从数据库的缓冲池中获取返回结果。...,通过模式匹配，对不同类型的节点采用不同的操作。
SQL的所有Operator，并且得到的结果也是一样的”，SQL里最复杂的Join也不例外。...Streaming Join在Spark里分为了Stream - Static/Stream - Stream Join两类，Flink也大致如此；而在《设计数据密集型应用》一书中认为在Stream的世界里...新视角下的Join 所有的Join本质是都是Streaming Join Join过程可以理解为是两个不同Dataset中的元素根据相同的property（例如，Key）组合成同一个Group中的元素，...[12:03, 12:04): LRnullR2L1nullL3null 12:04到12:05时，Right生成了R3，与Left的L3匹配。...---- 参考文章： https://www.codeproject.com/Articles/33052/Visual-Representation-of-SQL-Joins https://spark.apache.org
《Spark SQL / Catalyst 内部原理 与 RBO》与《Spark SQL 性能优化再进一步 CBO 基于代价的优化》介绍的优化，从查询本身与目标数据的特点的角度尽可能保证了最终生成的执行计划的高效性...与 spark.sql.adaptive.join.enabled 都设置为 true 时，开启 Adaptive Execution 的动态调整 Join 功能 spark.sql.adaptiveBroadcastJoinThreshold...如果不设置该参数，该阈值与 spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold 的值相等 除了本文所述 SortMergeJoin 转 BroadcastJoin，Adaptive...在上图中，左右两边分别是参与 Join 的 Stage 0 与 Stage 1 (实际应该是两个 RDD 进行 Join，但如同上文所述，这里不区分 RDD 与 Stage)，中间是获取 Join 结果的...中的变量广播实现 4.3 使用与优化方法 开启与调优该特性的方法如下 将 spark.sql.adaptive.skewedJoin.enabled 设置为 true 即可自动处理 Join 时数据倾斜
如果想在多个行动操作中重用同一个RDD，那么可以使用RDD.persist()或RDD.collect()让Spark把这个RDD缓存下来。...Spark程序可以通过控制RDD分区方式来减少通讯的开销。 Spark中所有的键值对RDD都可以进行分区。确保同一组的键出现在同一个节点上。...进一步判断SQL语句是否规范，不规范就报错，规范则按照下一步过程绑定（Bind)。...在执行过程中，有时候甚至不需要读取物理表就可以返回结果，比如重新运行刚运行过的SQL语句，直接从数据库的缓冲池中获取返回结果。...,通过模式匹配，对不同类型的节点采用不同的操作。
手动过滤倾斜key,加入前缀，join表也对key膨胀处理，再join spark 能否运行时自动处理join中的数据倾斜 自适应执行架构 基础流程 sql -> 解析 -> 逻辑计划 -> 物理计划...如果某一个partition的数据量或者记录条数超过中位数的N倍，并且大于某个预先配置的阈值，我们就认为这是一个数据倾斜的partition，需要进行特殊的处理 Spark 使用 配置参数 org.apache.spark.sql.internal.SQLConf...与spark.sql.adaptive.shuffle.targetPostShuffleInputSize含义相同 spark.sql.adaptive.coalescePartitions.enabled...spark.sql.adaptive.fetchShuffleBlocksInBatch -- v3.0 是否批量拉取blocks,而不是一个个的去取 给同一个map任务一次性批量拉取blocks可以减少...io 提高性能 spark.sql.adaptive.skewJoin.enabled 自动倾斜处理，处理 sort-merge join中的倾斜数据 spark.sql.adaptive.skewJoin.skewedPartitionFactor
但是，如果表有不同的 Bucket 大小，或者 Join 键与 Bucket 键不同，会发生什么？...Bucket 大小相匹配。...这个特性提高了分区表在 Join 条件下使用分区列的 Join 查询的性能，并为新的 SQL-on-Hadoop 引擎的 Spark 版本进行了向后移植。...当一个大表与一个小表进行 Join 时，从小表收集结果和统计数据，并用于扫描大表，以便在执行 Join 之前执行数据过滤器。这在某些情况下可以极大地减少 Join 记录。.../ 点击阅读原文访问InfoQ官网，获取更多内容！
200 ：Spark作业的默认为500~1000个比较 合适,如果不设置，spark会根据底层HDFS的block数量设置task的数量，这样 会导致并行度偏少，资源利用不充分。...所以针对join操作的优化是使用spark必须要学会的技能。 spark的join操作也分为Spark SQL的join和Spark RDD的join。...4.1 Spark SQL 的join操作 4.1.1 Hash Join Hash Join的执行方式是先将小表映射成Hash Table的方式，再将大表使用相同方式映射到Hash Table，在同一个...hash分区内做join匹配。...4.3.1 分析数据分布 如果是Spark SQL中的group by、join语句导致的数据倾斜，可以使用SQL分析执行SQL中的表的key分布情况；如果是Spark RDD执行shuffle算子导致的数据倾斜
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