spark join broadcast优化
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broadcast,可以看到连shuffle过程都省略了
实现代码(spark1.5)
//读取ip表
val df = ...
//如果数据小于设定的广播大小则将该表广播,默认10M
df.cache.count
//注册表
df.registerTempTable("ipTable")
//关联
sqlContext.sql("select * from (select * from ipTable)a join (select * from hist)b on a.ip = b.ip")
......
设置表广播的阈值,如果有需求且内存足够,可以将该值提高,默认10M
spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold
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