目录 使用场景 核心思路 代码演示 正常join 正常left join 广播:join 广播:left join 不适用场景 使用场景 大表join小表 只能广播小表 普通的join是会走shuffle过程的,而一旦shuffle,就相当于会将相同key的数据拉取到一个shuffle read task中再进行join,此时就是reduce join.但是如果一个RDD是比较小的,则可以采用广播小RDD全量数据+map算子来实现与join同样的效果,也就是map join,此时就不会发生shu

[使用场景] 对RDD使用join类操作,或者是在Spark SQL中使用join语句时,而且join操作中的一个RDD或表的数据量比较小(例如几百MB或者1~2GB),比较适用此方案. [解决方案] 小表join大表转为小表broadcast+map大表实现.具体为: 普通的join是会shuffle的,而一旦shuffle,就相当于会将相同key的数据拉取到一个shuffle read task中再进行join,此时就是reduce join,此时如果发生数据倾斜,影响处理性能,而此时恰好一

4.大表join小表优化 和join相关的优化主要分为mapjoin可以解决的优化(即大表join小表)和mapjoin无法解决的优化(即大表join大表),前者相对容易解决,后者较难,比较麻烦. 首先介绍大表join小表优化.以销售明细表为例来说明大表join小表的场景. 假如供应商进行评级,比如(五星.四星.三星.二星.一星),此时因为人员希望能够分析各供应商星级的每天销售情况及其占比. 开发人员一般会写出如下SQL: select  seller_star, count(order_id)

一个表50MB 一个表10GB 50M表做驱动表,放在PGA里 这时候慢在对对 10g 的全表扫描 对10个G扫描块 需要开并行 我有这样一个算法 一个进程 读 50mb 8进程 来 扫描 10gb 一个 进程扫描 1.25gb 50MB 都分发到 8个进程 超大表和小表之间做HASH JOIN,一般会启用用并行,ORACLE在并行HASH JOIN的时候会用到很多技术,比如 HASH HASH, 或者BROADCAST 对于超大表和小表做HASH JOIN,一定要让小表进行广播(Broadca

一.switch...case...的格式 switch(表达式) { case 常量表达式1: 语句; break; case 常量表达式2: 语句; break; case 常量表达式3: 语句; break; case 常量表达式3: 语句; break; default: 语句; break; } switch要求: 1.case后面必须是常量表达式 2.case后常量表达式的值不能一样 3.switch后面表达式必须为整数,不能为浮点数 4.case后的语句可以有多个且不用花括号括起来

1 <?xml version='1.0' encoding='utf-8'?> <!DOCTYPE hibernate-configuration PUBLIC "-//Hibernate/Hibernate Configuration DTD 3.0//EN" "http://www.hibernate.org/dtd/hibernate-configuration-3.0.dtd"> <hibernate-configuratio

一 表于表之间的关联 foregin key:设置外键表于表之间建立关联. 多对一关联: 创建步骤,应该先创建好被关联的那一张表,然后再去创建关联的那一张表. 关联表的多条对应着被关联的那张表的一条记录,而被关联的那一张表的多条记录不能对于着关联表的一条记录.属于单向关联 一对一关联: 创建步骤:还是先创建被关联的那一张表,然后在去创建关联的那一张表. 在多对一的基础上加上一条唯一的约束,关联表只能对应被关联表的一条记录.被关联表也只能对于关联表的一条记录 多对多关联: 创建步骤:首先先要创建出

ProductCategoryVO.java 中间关联表 package com.syscxp.header.billing; import com.syscxp.header.search.SqlTrigger; import com.syscxp.header.search.TriggerIndex; import javax.persistence.*; import java.sql.Timestamp; @Table @Entity @Inheritance(strategy = In

Hive中小表与大表关联(join)的性能分析 [转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_6ff05a2c01016j7n.html] 经常看到一些Hive优化的建议中说当小表与大表做关联时,把小表写在前面,这样可以使Hive的关联速度更快,提到的原因都是说因为小表可以先放到内存中,然后大表的每条记录再去内存中检测,最终完成关联查询.这样的原因看似合理,但是仔细推敲,又站不住脚跟. 多小的表算小表?如果所谓的小表在内存中放不下怎么办?我用2个只有几条记录的表做关联查询

大小表区分按照数据量的大小区分: 通常对于小表,Oracle建议通过全表扫描进行数据访问,对于大表则应该通过索引以加快数据查询,当然如果查询要求返回表中大部分或者全部数据,那么全表扫描可能仍然是最好的选择.从V$SYSSTAT视图中,我们可以查询得到关于全表扫描的系统统计信息: SQL> col name for a30 SQL> select name,value from v$sysstat2 where name in ('table scans (short tables)','tab

给出两个表,A和B,A和B表的数据量, 当A小于B时,用exists select * from A where exists (select * from B where A.id=B.id) exists的实现,相当于外表循环,每次循环对内表进行查询? for i in A for j in B if j.id == i.id then .... 相反,如果A大于B的时候,则用in select * from A where id in (select id from B) 这种在逻辑上类似

在了解之前要先了解对应语法 in 与 exist. IN: select * from A where A.id in (select B.id from B) in后的括号的表达式结果要求之输出一列字段.与之前的搜索字段匹配,匹配到相同则返回对应行. mysql的执行顺序是先执行子查询,然后执行主查询,用子查询的结果按条匹配主查询. EXIST: select * from A where exists(select * from B where B.id= A.id) exist后的括号里则

引用地址:https://blog.csdn.net/qq_30349961/article/details/82662550 http://blog.sina.com.cn/s/blog_6ff05a2c01016j7n.html 经常看到一些Hive优化的建议中说当小表与大表做关联时,把小表写在前面,这样可以使Hive的关联速度更快,提到的原因都是说因为小表可以先放到内存中,然后大表的每条记录再去内存中检测,最终完成关联查询.这样的原因看似合理,但是仔细推敲,又站不住脚跟. 多小的表算小表?

更多技术交流.求职机会.试用福利,欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号,回复[1]进入官方交流群 相信大家都对大名鼎鼎的ClickHouse有一定的了解了,它强大的数据分析性能让人印象深刻.但在字节大量生产使用中,发现了ClickHouse依然存在了一定的限制.例如: 缺少完整的upsert和delete操作 多表关联查询能力弱 集群规模较大时可用性下降(对字节尤其如此) 没有资源隔离能力 因此,我们决定将ClickHouse能力进行全方位加强,打造一款更强大的数据分析平台.本篇将详细介绍我们是如

作者:白狼 出处:http://www.manks.top/yii2_many_ar_relation_search.html 本文版权归作者,欢迎转载,但未经作者同意必须保留此段声明,且在文章页面明显位置给出原文连接,否则保留追究法律责任的权利. 一个老生常谈的问题.最近通过群里的反馈,觉得很多人还是没有去理解这个问题.今天把这个问题讲明白了,看看yii2 ActiveRecord是怎么个多表关联以及如何去优化这个关联. 场景需求: 假设我们有一张用户表user和一张用户渠道表auth,两张数

yii2表关联 1.两张表关联,以“商品表关联品牌表”为例 控制器中: $goods_model=new Goods(); $goods_info=$goods_model::find()->joinWith('brand')->all(); 商品模型中: //关联品牌表    public function getbrand(){        return $this->hasMany(Brand::className(), ['brand_id' => 'goods_bran

Oracle数据库中Select语句语法及介绍 SELECT [ ALL | DISTINCT ] <字段表达式1[,<字段表达式2[,…] FROM <表名1>,<表名2>[,…] [WHERE <筛选择条件表达式>] [GROUP BY <分组表达式> [HAVING<分组条件表达式>]] [ORDER BY <字段>[ASC | DESC]] 语句说明: []方括号为可选项 [GROUP BY <分组表达式&g

在上一章中我们学习了<MyBatis学习总结(二)——MyBatis核心配置文件与输入输出映射>,这一章主要是介绍一对一关联查询.一对多关联查询与动态SQL等内容. 一.多表关联查询 表与表之间有三种常见的关联关系,分别是一对一,一对多与多对多关系,MyBatis直接提供一对一与一对多的关联关系,可能通过间接的方式实现一对多关联. 1.1.一对一关系 1.1.1.执行环境 假定一个员工(emp)拥有一个登录用户(user),员工与用户表之间是一对一关系: 用户表: 员工表: SQL: ; --

分表为什么分表 多表关联多表关系 ****** 表之间的关系 为什么要分表 多对一 一个外键 多对多 一个中间表 两个外键 一对一 一个外键加一个唯一约束外键约束 ****** foreign key(自己的字段) references 表名(对方的主键) 级联操作*** on update cascade on delete cascade 2. 1.修改表 2.复制表 3.蠕虫复制 sql注入攻击 ----------------------------------------分表为什么分表

http://77857.blog.51cto.com/67857/143872/ 多表关联的话表之间必须得存在关系才行呢,这样建立外键约束就行了, 关系表中插入主表的主键做外键. 假设表1学生表student (主键stu_id) 表2课程表couse主键(c_id) 表3成绩表grade(这个是关系表) 表3关联表1表2:表3成绩表grade中加上增加属性stu_id.c_id 如果有的话打开查询分析器输入 USE DATABASE 3表所在数据库名字 GO ALTER TABLE grad