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基于spark实现大表join效率优化效果好吗?
treetor
2016-04-20 10:55:37
基于spark实现大表join效率优化效果好吗?能实现毫秒级join吗
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基于spark实现大表join效率优化效果好吗?能实现毫秒级join吗
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chyanch
2016-04-25
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Spark 大表join效率取决于数据条数,记录大小,数据是否排过序等因素影响。实际操作过的3张5百万大表join在60s吧,仅供参考。
spark
优化
Spark
Sql DataFrame DataSet: 1.减少小文件 使用coalesce()算子,缩小分区 插入hive表 write.mode 选择插入模式,inserinto 兼容hive 根据字段顺序去匹配hive表。saveastable 不兼容hive 根据字段名字进行匹配 2.windows下local模式访问集群资源 core-site.xml, hdfs-site.xml ,hive-site.xml,yarn-site.xml放到resource源码包下 HA支持: val spar
spark
Sql两表
join
关联的五种方式
实现
及原理
对于
Spark
来说有3中
Join
的
实现
,每种
Join
对应着不同的应用场景: Broadcast Hash
Join
: 适合一张较小的表和一张
大表
进行
join
Shuffle Hash
Join
: 适合一张小表和一张
大表
进行
join
,或者是两张小表之间的
join
Sort Merge
Join
: 适合两张较大的表之间进行
join
前两者都基于的是Hash
Join
,只不过在hash
join
之前需要先shuffle还是先broadcast。下面将详细的解释一下这三种不同的
join
的具体原理。 Has
【hive】数据倾斜-
大表
小表
join
优化
map
join
优化
的三种方式 1、小表
join
大表
在小表和
大表
进行
join
时,将小表放在前边,
效率
会高。hive会将小表进行缓存。 2、map
join
使用map
join
将小表放入内存,在map端和
大表
逐一匹配。从而省去reduce。 样例: SELECT /*+MAP
JOIN
(b)*/ --将小表放入内存 a.a1, a.a2, b.b2 FROM tablea a --
大表
JOIN
tableb b --小表 ON a.a1 = b.b1 这里会有个问题,
大表
left
join
基于
Spark
系统的查询分析及
优化
研究
研究背景 在
Spark
大数据平台中,等值连接作为其数据分析以及处理中最常用、代价最高的操作之一,对于
Spark
大数据处理平台的数据处理及分析性能有着很大影响。在
Spark
系统上目前被广泛采用的Broadcast
join
和Hash
join
在对包含较少数据量的数据表进行操作时,有良好的性能,但事实上,在如今大数据时代,数据量往往都是非常大的,且呈现数量级的增长,
Spark
提供的等值连接方法在大...
Spark
调优、DataFrame API使用、
大表
Join
、动态分区
Spark
job 调优
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