[前言:如果你经常使用Spark SQL进行数据的处理分析,那么对笛卡尔积的危害性一定不陌生,比如大量占用集群资源导致其他任务无法正常执行,甚至导致节点宕机.那么都有哪些情况会产生笛卡尔积,以及如何事前"预测"写的SQL会产生笛卡尔积从而避免呢?(以下不考虑业务需求确实需要笛卡尔积的场景)] 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: 1. join语句中不指定on条件 select * from test_parti

spark中join有两种,一种是RDD的join,一种是sql中的join,分别来看: 1 RDD join org.apache.spark.rdd.PairRDDFunctions /** * Return an RDD containing all pairs of elements with matching keys in `this` and `other`. Each * pair of elements will be returned as a (k, (v1, v2)) t

Spark的join与mysql的join类似,mysql的join是将表与表之间连接查询,spark中join是将RDD数据集进行连接,Spark主要有join.leftOuterJoin.rightOuterJoin及fullOuterJoin这4种连接 join:相当于mysql的INNER JOIN,当join左右两边的数据集都存在时才返回 leftOuterJoin:相当于mysql的LEFT JOIN,leftOuterJoin返回数据集左边的全部数据和数据集左边与右边有交集的数据

引言 join是SQL中的常用操作,良好的表结构能够将数据分散到不同的表中,使其符合某种规范(mysql三大范式),可以最大程度的减少数据冗余,更新容错等,而建立表和表之间关系的最佳方式就是join操作. 对于Spark来说有3种Join的实现,每种Join对应的不同的应用场景(SparkSQL自动决策使用哪种实现范式): 1.Broadcast Hash Join:适合一张很小的表和一张大表进行Join: 2.Shuffle Hash Join:适合一张小表(比上一个大一点)和一张大表进行Jo

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.分别创建员工和部门的Datafame,并注册为临时视图,代码如下: val spark = SparkSession.builder().appName("aggregations").master("local[2]").getOrCreate() val empDF = spark.read.json("/usr/file/json/emp.json") empD

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.分别创建员工和部门的 Datafame,并注册为临时视图,代码如下: val spark = SparkSession.builder().appName("aggregations").master("local[2]").getOrCreate() val empDF = spark.read.json("/usr/file/json/emp.json") e

问题 datafrme提供了强大的JOIN操作,但是在操作的时候,经常发现会碰到重复列的问题.在你不注意的时候,去用相关列做其他操作的时候,就会出现问题! 假如这两个字段同时存在,那么就会报错,如下:org.apache.spark.sql.AnalysisException: Reference 'key2' is ambiguous 实例 1.创建两个df演示实例 val df = sc.parallelize(Array( ("yuwen", "zhangsan&quo

dataset<Row> df1,df2,df3 //该方法可以执行成功 df3= df1.join(df2,"post_id").selectExpr("hostname,request_date,post_id,title,author,name as category".split(",")); //innner join acc = df1.withColumnRenamed("post_id", &quo

  join--Transformation类算子 代码示例 result  

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. Catalyst在由Optimized Logical Plan生成Physical Plan的过程中,会根据: abstract class SparkStrategies extends QueryPlanner[SparkPlan] 中的JoinSelection通过一些规则按照顺序进行模式匹配,从而确定join的最终执行策略

数据分析中将两个数据集进行 Join 操作是很常见的场景.在 Spark 的物理计划阶段,Spark 的 Join Selection 类会根 据 Join hints 策略.Join 表的大小. Join 是等值 Join 还是不等值以及参与 Join 的 key 是否可以排序等条件来选择最 终的 Join 策略,最后 Spark 会利用选择好的 Join 策略执行最终的计算.当前 Spark 一共支持五种 Join 策略: Broadcast hash join (BHJ) Shuffle

本文主要介绍spark join相关操作,Java描述. 讲述三个方法spark join,left-outer-join,right-outer-join 我们以实例来进行说明.我的实现步骤记录如下. 1.数据准备 2.HSQL描述 3.Spark描述 1.数据准备 我们准备两张Hive表,分别是orders(订单表)和drivers(司机表),通过driver_id字段进行关联.数据如下: orders hive (gulfstream_test)> select * from orders

本文主要介绍spark join相关操作. 讲述spark连接相关的三个方法join,left-outer-join,right-outer-join,在这之前,我们用hiveSQL先跑出了结果以方便进行对比. 我们以实例来进行说明.我的实现步骤记录如下. 1.数据准备 2.HSQL描述 3.Spark描述 1.数据准备 我们准备两张Hive表,分别是orders(订单表)和drivers(司机表),通过driver_id字段进行关联.数据如下: orders orders表有两个字段,订单id

原文地址:Spark SQL 之 Join 实现 Spark SQL 之 Join 实现 涂小刚 2017-07-19 217标签: spark , 数据库 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. SparkSQL总体流程介绍 在阐述Join实现之前,我们首先简单介绍SparkSQL

spark集群中的节点可以只处理自身独立数据库里的数据,然后汇总吗? 修改 我将spark搭建在两台机器上,其中一台既是master又是slave,另一台是slave,两台机器上均装有独立的mongodb数据库.我是否可以让它们只统计自身数据库的内容,然后将结果汇总到一台服务器上的数据库里?目前我的代码如下,但是最终只统计了master里的数据,另一个worker没有统计上. val config = new Configuration() //以下代码表示只统计本机数据库上的数据,猜测问题可能

map map(func) Return a new distributed dataset formed by passing each element of the source through a function func. 返回通过函数func传递源的每个元素形成的新的分布式数据集.通过函数得到一个新的分布式数据集. var rdd = session.sparkContext.parallelize(1 to 10) rdd.foreach(println) println("===

/** Spark SQL源码分析系列文章*/ 前面几篇文章主要介绍的是spark sql包里的的spark sql执行流程,以及Catalyst包内的SqlParser,Analyzer和Optimizer,最后要介绍一下Catalyst里最后的一个Plan了,即Physical Plan.物理计划是Spark SQL执行Spark job的前置,也是最后一道计划. 如图: 一.SparkPlanner 话接上回,Optimizer接受输入的Analyzed Logical Plan后,会有S

1．配置多个executor 在项目中,由于数据量为几百万甚至千万级别,如果一个executor装载的对象过多,会导致GC很慢.项目中,我们使一个worker节点执行app时启动多个executor,从而加大并发度,解决full GC慢的问题.同时,由于启动了多个exeucute,在内存与核数不变的情况下,需要调整分配给每个execute的内存数及核数. 2．配置数据序列化 Spark默认序列化方式为Java的ObjectOutputStream序列化一个对象,速度较慢,序列化产生的结果有时也比

hadoop的压缩解压缩 hadoop对于常见的几种压缩算法对于我们的mapreduce都是内置支持,不需要我们关心.经过map之后,数据会产生输出经过shuffle,这个时候的shuffle过程特别需要消耗网络资源,它传输的数据量越少,对作业的运行时间越有意义,在这种情况下,我们可以对输出进行一个压缩.输出压缩之后,reducer就要接收,然后再解压,reducer处理完之后也需要做输出,也可以做压缩.对于我们程序而言,输入的压缩是我们原来的,不是程序决定的,因为输入源就是这样子,reduce

Linq中join & group join & left join 的用法 2013-01-30 11:12 12154人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: C#(14)  文章转自:http://www.cnblogs.com/c-jquery-linq-sql-net-problem/archive/2011/01/17/LINQ_Inner_Join_Group_Join_Left_Join.html 我们在做SQL查询的时候经常会用到Inner Join,Left Join,