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SQL on Hadoop 技术分析（二）

下面以一个三表join的例子生成的执行计划来说明下Impala组件的在SQL执行过程中的相关的性能优化的技术点。 ?...impala支持两种分布式join方式， 表广播和哈希重分布：表广播方式保持一个表的数据不动，将另一个表广播到所有相关节点（图中t3）； 哈希重分布的原理是根据join字段哈希值重新分布两张表数据(譬如图中...SQL查询进入能与HDFS顺利交互的并行优化器,整个流程展示了一项重大内容，基于成本模型(Cost Model)的优化方案。之后生成的查询计划如下图所示： ?...动态传输途径算是一套专为查询请求打造的工作调度机制（与Hadoop中的NameNode及JobTracker有所区别），其作用是以最优方式对查询进行安排及部署。...Spark SQL SparkSQL是Spark组件中的一部分，Spark SQL的查询优化器项目叫Spark Catalyst，在Spark SQL担任的角色是优化器，Spark SQL在2015年sigmod

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Spark调优 | 不可避免的 Join 优化

广播到每个计算节点，然后将buildIter放到hash表中，如下图所示。...从上图可以看到，不用做shuffle，可以直接在一个map中完成，通常这种join也称之为map join。那么问题来了，什么时候会用broadcast join实现呢？...这个不用我们担心，spark sql自动帮我们完成，当buildIter的估计大小不超过参数spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold设定的值(默认10M)，那么就会自动采用...spark.sql.join.preferSortMergeJoin=false； 每个分区的平均大小不超过spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold设定的值，即shuffle...inner join inner join是一定要找到左右表中满足join条件的记录，我们在写sql语句或者使用DataFrmae时，可以不用关心哪个是左表，哪个是右表，在spark sql查询优化阶段

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    Spark SQL 之 Join 实现

    key做shuffle write，将可能join到一起的记录分到同一个分区中，这样在shuffle read阶段就可以将两个表中具有相同key的记录拉到同一个分区处理。...广播到每个计算节点，然后将buildIter放到hash表中，如下图所示。...从上图可以看到，不用做shuffle，可以直接在一个map中完成，通常这种join也称之为map join。那么问题来了，什么时候会用broadcast join实现呢？...这个不用我们担心，spark sql自动帮我们完成，当buildIter的估计大小不超过参数spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold设定的值(默认10M)，那么就会自动采用...=false 每个分区的平均大小不超过spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold设定的值，即shuffle read阶段每个分区来自buildIter的记录要能放到内存中

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    Spark SQL(四)：基本概念-Join连接

    连接类型Spark JoinType定义有7种Join连接类型：case "inner" => Inner //内连接 case "outer" | "full" | "fullouter" => FullOuter...T2 where T2 is not null等价于select T1 from T1 inner join T2，与Inner Join区别：只关心匹配是否存在，而不返回被匹配表的具体数据6.Left...(Bucket)​​中，若多个键哈希冲突，使用链表连续保存Probe阶段：探测表(大表)的JoinKey应用哈希函数，找到对应的哈希桶在哈希桶内精准匹配键值，若匹配成功则合并结果对比​​​​NestedLoopJoin​​​​SortMergeJoin​​​​HashJoin​​​​...）中等（需广播或分阶段处理哈希表）Spark Join方式分布式环境，两表的join计算增加网络分发，数据在网络中分发主要有两种方式：Shuffle：两表数据在集群做全量的数据分发Broadcast(广播...)：将小表封装到广播变量，大表数据无需移动，可在本地完成join计算下图展示Spark的五种连接计算方式，默认连接策略为ShuffleSortMergeJoin，适合大规模数据且无需广播，连接策略的选择核心在

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    Spark SQL JOIN

    二、连接类型 Spark 中支持多种连接类型： •Inner Join : 内连接；•Full Outer Join : 全外连接；•Left Outer Join : 左外连接；•Right Outer...其中内，外连接，笛卡尔积均与普通关系型数据库中的相同，如下图所示： 这里解释一下左半连接和左反连接，这两个连接等价于关系型数据库中的 IN 和 NOT IN 字句： -- LEFT SEMI JOIN..., "outer").show() spark.sql("SELECT * FROM emp FULL OUTER JOIN dept ON emp.deptno = dept.deptno").show...而对于大表和小表的连接操作，Spark 会在一定程度上进行优化，如果小表的数据量小于 Worker Node 的内存空间，Spark 会考虑将小表的数据广播到每一个 Worker Node，在每个工作节点内部执行连接计算...是否采用广播方式进行 Join 取决于程序内部对小表的判断，如果想明确使用广播方式进行 Join，则可以在 DataFrame API 中使用 broadcast 方法指定需要广播的小表： empDF.join

    1.2K20

    【硬刚大数据】从零到大数据专家面试篇之SparkSQL篇

    SQL如何选择join策略 在了解join策略选择之前，首先看几个先决条件： 1. build table的选择 Hash Join的第一步就是根据两表之中较小的那一个构建哈希表，这个小表就叫做build...它的工作方式是循环从一张表（outer table）中读取数据，然后访问另一张表（inner table，通常有索引），将outer表中的每一条数据与inner表中的数据进行join，类似一个嵌套的循环并且在循环的过程中进行数据的比对校验是否满足一定条件...而Spark SQL中的BroadcastNestedLoopJoin就类似于Nested Loop Join，只不过加上了广播表（build table）而已。...12.说说SparkSQL中产生笛卡尔积的几种典型场景以及处理策略 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： join语句中不指定on...Spark SQL是否产生了笛卡尔积 以join语句不指定on条件产生笛卡尔积的SQL为例: -- test_partition1和test_partition2是Hive分区表 select * from

    3K30

    Spark 3.0 新特性 之 自适应查询与分区动态裁剪

    引入AQE后，Spark会自动把数据量很小的分区进行合并处理： ? 1.2 动态join策略选择 在Spark中支持多种join策略，这些策略在不同的分布式框架中差不多。...分别是： Broadcast Hash Join（BHJ），广播 join Shuffle Hash Join（SHJ），哈希 join Sort Merge Join（SMJ），排序 join BHJ...像Spark会配置一个参数 spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold 来决定小于这个配置的表就认为是小表，然后采用广播策略（默认10MB）。...一般广播的套路是把小表拷贝到driver端，然后分发到每个executor工作节点上，因此如果表的数据太大，会导致来回复制的数据太多，性能低下，因此BHJ仅适用于广播小表。...其他方面由于工作内容涉及的不多，因此就先不过多整理了，感兴趣可以去官网或者观看上面的分享视频。需要额外一提的是，官方文档也有两个很重要的调整： 1 增加了SQL相关的文档 ?

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    Spark面试题持续更新【2023-07-04】

    Spark提交作业参数 11. SparkSQL中join操作与left join操作的区别 12. SparkStreaming有哪几种方式消费Kafka中的数据，它们之间的区别是什么 13....广播变量可以在每个工作节点上缓存一份数据，以便在执行任务时可以快速访问。 广播变量的作用主要体现在以下几个方面： 提高性能：广播变量可以减少任务之间的数据传输量。...SparkSQL中join操作与left join操作的区别 join和SQL中的inner join操作很相似，返回结果是前面一个集合和后面一个集合中匹配成功的，过滤掉关联不上的。...left Join类似于SQL中的左外关联left outer join，返回结果以第一个RDD为主，关联不上的记录为空。 12....二、基于Direct的方式 这种新的不基于Receiver的直接方式，是在Spark 1.3中引入的，从而能够确保更加健壮的机制。

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    Spark图解如何全面性能调优？

    3、JVM minor gc与full gc原理图解 ? 4、提高并行度原理图解 ? 5、广播共享数据原理图解 ? 6、数据本地化原理图解 ? 7、groupByKey原理图解 ?...Spark SQL性能调优：   （1）设置Shuffle的并行度：SaprkConf.set( “spark.sql.shuffle.partitions” , “n” );   （2）Hive建表过程中合理选择数据类型...)或者DataFrame.cache均可；   （6）广播join表：通过参数spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold调节广播表的阈值大小，默认为10MB,该参数表示一个表在...Join时，在多大以内会被广播出去以优化性能；   （7）开启钨丝计划：通过参数spark.sql.tungsten.enable开启Tungsten,实现集群自动管理内存； 12、大数据实时计算原理图解...13、Spark Streaming基本工作原理图解 ?

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    Spark全面性能调优详解

    3、JVM minor gc与full gc原理图解 ? 4、提高并行度原理图解 ? 5、广播共享数据原理图解 ? 6、数据本地化原理图解 ? 7、groupByKey原理图解 ?...Spark SQL性能调优：   （1）设置Shuffle的并行度：SaprkConf.set( “spark.sql.shuffle.partitions” , “n” );   （2）Hive建表过程中合理选择数据类型...)或者DataFrame.cache均可；   （6）广播join表：通过参数spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold调节广播表的阈值大小，默认为10MB,该参数表示一个表在...Join时，在多大以内会被广播出去以优化性能；   （7）开启钨丝计划：通过参数spark.sql.tungsten.enable开启Tungsten,实现集群自动管理内存； 12、大数据实时计算原理图解...13、Spark Streaming基本工作原理图解 ?

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    GaussDB T 性能调优——SQL问题分析之解读执行计划

    ● HASH JOIN（哈希连接） 哈希连接在执行计划中用HASH JOIN表示，并且后面的(L OR R)表示左表还是右表建立 HASH表。...半连接在执行计划中使用SIMI表示，哈希半连接在执行计划中用HASH JOIN SIMI表示，并且后面的(L OR R)表示左表还是右表建立hash表。 ?...反连接在执行计划中使用ANTI表示，哈希反连接在执行计划中使用HASH JOIN ANTI表示，并且后面的(L OR R)表示左表还是右表建立hash表。 ?...全连接在执行计划中使用FULL表示，哈希全连接在执行计划中使用HASH JOIN FULL表示，并且后面的(L OR R)表示左表还是右表建立hash表。 ?...– QUERY SORT SIBLINGS ORDER BY（兄弟节点之间的排序） 下列SQL语句表示对层级查询之后的结果进行兄弟节点之间的排序，必须与 CONNECT BY一起使用。

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    优化 Apache Spark 性能：消除 shuffle 以实现高效数据处理

    它是广泛转换（例如 group by、distinct、order by 和 join 操作）的副作用。在重新分配期间，数据在网络上交换和重组，以确保具有相同键的记录被分组在一起。...四、缓解shuffle的解决方案 为了优化 Apache Spark 性能并减轻 shuffle 的影响，可以采用多种策略： 减少网络 I/O：通过使用更少和更大的工作节点，可以减少 shuffle 期间的网络...使用广播哈希连接：广播哈希连接是一种将连接操作的较小数据集广播到所有工作节点的技术，从而减少shuffle的需要。这种方法利用内存复制并消除与shuffle相关的网络开销，从而提高连接性能。...使用分桶技术：Bucketing是一种基于哈希函数将数据组织到桶中的技术。通过预先分区并将数据存储在桶中，Spark可以避免在连接和聚合等操作期间进行 shuffle。...然而，通过采用减少网络 I/O、减少列和过滤行来最小化数据量、使用广播哈希连接以及利用分桶技术等策略，可以减轻 shuffle 的影响。

    1.3K30

    Spark内存管理深度解析：从堆内堆外到OOM实战

    越来越多的企业将Spark集成到流批一体、机器学习或图计算等复杂工作流中，这些应用对内存的依赖程度极高。...例如，当需要缓存大量序列化数据时，使用堆外内存可以显著减少Full GC的频率，提升作业稳定性。此外，在内存资源充足的集群中，通过合理配置堆外内存，可以进一步扩展Spark任务的可利用内存总量。...Execution Memory的功能与使用场景 Execution Memory主要用于执行过程中的临时数据存储，典型场景包括Shuffle操作的中间数据缓存、Join操作时哈希表的构建，以及Sort...使用broadcast join替代shuffle join当小表足够小时（spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold默认10MB）。...Executor日志：查看stderr日志中的GC相关输出，如果Full GC频繁发生，通常意味着需要调整内存配置或优化代码。

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    Oracle查询优化-03操作多个表

    INNER JOINLEFT JOINRIGHT JOIN 和 FULL JOIN 解析 问题 解决方案 inner join的特点 left join的特点 right join的特点 full...从多个表中返回丢失的数据 问题 解决方案 full join union all 13 多表查询时的空值处理 问题 解决方案 3.1 记录集的叠加 问题 要将来自多个表的数据组织到一起，就像将一个结果集叠加到另外一个上面一样...解决方案 使用union all 把多个表中的行组合到一起。...或许与大家想象的不一样，以上三个PLAN中join写法利用了hash join（哈希连接）,其他两种运用的是 hash join semi(哈希半连接) 。...---- 3.8 外连接中的条件不要乱放 问题 对于左连语句，见下面的数据 SQL> select l.str, r.str ,r.status from l left join r

    3.7K20

    Spark广播变量深度解析：高效分发大只读变量的原理与实战

    在Spark中，如果直接在闭包中使用大型变量，每个任务都会序列化并传输该变量的副本，导致网络拥堵和内存浪费。...Spark将任务和其闭包（closure）中的变量一起序列化后发送给Executor。如果变量较大，会导致每个任务都需要传输完整数据副本。...Spark默认广播大小阈值可通过spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold配置（通常设置为100MB以适应现代数据规模）。...例如： -- Spark SQL中自动广播小表 SELECT * FROM large_table JOIN small_table ON large_table.key = small_table.key...以一个千万级用户规模的电商平台为例，用户标签数据通常达到GB级别，如果直接在Spark任务中引用这些数据，每个Task都会复制一份数据副本，不仅造成内存浪费，还会显著增加GC压力。

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