什么是 Bucketing Bucketing 就是利用 buckets(按列进行分桶)来决定数据分区(partition)的一种优化技术,它可以帮助在计算中避免数据交换(avoid data shuffle).并行计算的时候shuffle常常会耗费非常多的时间和资源. Bucketing 的基本原理比较好理解,它会根据你指定的列(可以是一个也可以是多个)计算哈希值,然后具有相同哈希值的数据将会被分到相同的分区. Bucket和Partition的区别 Bucket的最终目的也是实现分区,但是和

common join 普通join,性能较差,存在Shuffle map join 适用情况:大表join小表时,做不等值join 原理:将小表数据广播到各个节点,存储在内存中,在map阶段直接join,不需要进行reduce,没有了shuffle 优点:性能大大提高 限制:小表需要在内存中放的下   eg: select a.start_level, b.*from dim_level ajoin (select * from test) bwhere b.xx>=a.start_level

一:hive中的三种join 1.map join 应用场景:小表join大表 一:设置mapjoin的方式: )如果有一张表是小表,小表将自动执行map join. 默认是true. <property> <name>hive.auto.convert.join</name> <value>true</value> </property> )判断小表 <property> <name>hive.mapjoin

HIVE  Map Join is nothing but the extended version of Hash Join of SQL Server - just extending Hash Join into Distributed System. SMB(Sort Merge Bucket) Join is also similar to the SQL Server Merge Join mechnism - just extending it into Distributed S

1.小表对大表(broadcast join) 将小表的数据分发到每个节点上,供大表使用.executor存储小表的全部数据,一定程度上牺牲了空间,换取shuffle操作大量的耗时,这在SparkSQL中称作Broadcast Join Broadcast Join的条件有以下几个: *被广播的表需要小于 spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold 所配置的值,默认是10M (或者加了broadcast join的hint) *基表不能被广播,比如 left out

  1.测试数据准备 参考:Sql Server中的表访问方式Table Scan, Index Scan, Index Seek 这篇博客中的实验数据准备.这两篇博客使用了相同的实验数据. 2.SQL Server中的三种Join方式 在Sql Server中,每一个join命令,在内部执行时,都会采用三种更具体的join方式来运行.这三种join的方法是:nested loops join.merge join和hash join.这三种方法,没有哪一种是永远最好的,但是都有其最适合的上下文

hive 的 join 类型有好几种,其实都是把 MR 中的几种方式都封装实现了,其中 join on.left semi join 算是里边具有代表性,且使用频率较高的 join 方式. 1.联系 他们都是 hive join 方式的一种,join on 属于 common join(shuffle join/reduce join),而 left semi join 则属于 map join(broadcast join)的一种变体,从名字可以看出他们的实现原理有差异. 2.区别 (1)Se

[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

学习自 http://blog.csdn.net/xqy1522/article/details/6699740 1. Map Join 的使用场景: 关联操作中有一张表非常小 不等值的链接操作 2. 语法: 使用 hint 的方式指定join时使用mapjoin. select /*+ mapjoin(c)*/ -- hint c.tag,b.yemaozi_pre from (select row_number() over(partition by 1 order by yemaozi_p

转自:http://blog.csdn.net/leoleocmm/article/details/8602081 1. 概述 在传统数据库(如:MYSQL)中,JOIN操作是非常常见且非常耗时的.而在HADOOP中进行JOIN操作,同样常见且耗时,由于Hadoop的独特设计思想,当进行JOIN操作时,有一些特殊的技巧. 本文首先介绍了Hadoop上通常的JOIN实现方法,然后给出了几种针对不同输入数据集的优化方法. 2. 常见的join方法介绍 假设要进行join的数据分别来自File1和Fi

1. 概述 在传统数据库(如:MYSQL)中,JOIN操作是非常常见且非常耗时的.而在HADOOP中进行JOIN操作,同样常见且耗时,由于Hadoop的独特设计思想,当进行JOIN操作时,有一些特殊的技巧. 本文首先介绍了Hadoop上通常的JOIN实现方法,然后给出了几种针对不同输入数据集的优化方法. 2. 常见的join方法介绍 假设要进行join的数据分别来自File1和File2. 2.1 reduce side join reduce side join是一种最简单的join方式,其主

在使用关系数据库时,表连接和对结果集的筛选是必不可少的查询技能,对于他们的用法你都搞清楚了么?请让我们一起来过一遍. 表创建与初始化: Inner Join 结果集: 对于Inner Join, 条件在on里或者where 里效果相同 Left Join 结果集: Left Join 条件在On从句里并且是主表条件, 可见不影响主表,是找出主表中满足条件的记录然后与从表Join Left Join 条件在On从句里并且是从表条件, 依然不影响主表,找出满足从表条件的结果集 Left Join 条

一.前述 SparkSQL中的UDF相当于是1进1出,UDAF相当于是多进一出,类似于聚合函数. 开窗函数一般分组取topn时常用. 二.UDF和UDAF函数 1.UDF函数 java代码: SparkConf conf = new SparkConf(); conf.setMaster("local"); conf.setAppName("udf"); JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf); SQLCon

map join相对reduce join来说,可以减少在shuff阶段的网络传输,从而提高效率,所以大表与小表关联时,尽量将小表数据先用广播变量导入内存,后面各个executor都可以直接使用 package sogolog import org.apache.hadoop.io.{LongWritable, Text} import org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat import org.apache.spark.rdd.RDD import

Map Join 实现方式一:分布式缓存 ● 使用场景:一张表十分小.一张表很大. ● 用法: 在提交作业的时候先将小表文件放到该作业的DistributedCache中,然后从DistributeCache中取出该小表进行join (比如放到Hash Map等等容器中).然后扫描大表,看大表中的每条记录的join key /value值是否能够在内存中找到相同join key的记录,如果有则直接输出结果. DistributedCache是分布式缓存的一种实现,它在整个MapReduce框架中

转自:http://my.oschina.net/leejun2005/blog/95186 MapSideJoin例子:http://my.oschina.net/leejun2005/blog/111963 1. 概述 在传统数据库(如:MYSQL)中,JOIN操作是非常常见且非常耗时的.而在HADOOP中进行JOIN操作,同样常见且耗时,由于Hadoop的独特设计思想,当进行JOIN操作时,有一些特殊的技巧. 本文首先介绍了Hadoop上通常的JOIN实现方法,然后给出了几种针对不同输入数

一 介绍 之所以存在Reduce Join,是因为在map阶段不能获取所有需要的join字段,即:同一个key对应的字段可能位于不同map中.Reduce side join是非常低效的,因为shuffle阶段要进行大量的数据传输. Map Join是针对以下场景进行的优化:两个待连接表中,有一个表非常大,而另一个表非常小,以至于小表可以直接存放到内存中.这样,我们可以将小表复制多份,让每个map task内存中存在一份(比如存放到hash table中),然后只扫描大表:对于大表中的每一条记录

1. 概述 在传统数据库(如:MYSQL)中,JOIN操作是非常常见且非常耗时的.而在HADOOP中进行JOIN操作,同样常见且耗时,由于Hadoop的独特设计思想,当进行JOIN操作时,有一些特殊的技巧. 本文首先介绍了Hadoop上通常的JOIN实现方法,然后给出了几种针对不同输入数据集的优化方法. 2. 常见的join方法介绍 假设要进行join的数据分别来自File1和File2. 2.1 reduce side join reduce side join是一种最简单的join方式,其主

在java中遍历Map有不少的方法.我们看一下最常用的方法及其优缺点. 既然java中的所有map都实现了Map接口,以下方法适用于任何map实现(HashMap, TreeMap, LinkedHashMap, Hashtable, 等等) 方法一 在for-each循环中使用entries来遍历 这是最常见的并且在大多数情况下也是最可取的遍历方式.在键值都需要时使用. Map<Integer, Integer> map = new HashMap<Integer, Integer&g

上篇文章到在ArcGIS View中引入google map,这里讲ArcGIS for Flex中引入google map作底图. 同样道理,以google map作底图,需要编写继承自TiledMapServiceLayer的帮助类MapOperate. MapOperate类的代码如下: package { import com.esri.ags.SpatialReference; import com.esri.ags.geometry.Extent; import com.esri.a

在Java中如何遍历Map对象 How to Iterate Over a Map in Java 在java中遍历Map有不少的方法.我们看一下最常用的方法及其优缺点. 既然java中的所有map都实现了Map接口,以下方法适用于任何map实现(HashMap, TreeMap, LinkedHashMap, Hashtable, 等等) 方法一 在for-each循环中使用entries来遍历 这是最常见的并且在大多数情况下也是最可取的遍历方式.在键值都需要时使用. Map<Integer,