开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

Spark 2.3 Stream-Stream Join丢失左表密钥

Spark 2.3 Stream-Stream Join是Spark流处理框架中的一种操作，用于将两个流数据集进行连接操作。在这种操作中，左表密钥丢失是指左表中的某些密钥在连接操作中无法匹配到右表中的对应密钥，导致连接结果中缺少这些密钥对应的数据。

Stream-Stream Join是一种基于事件时间的流数据连接方式，它可以在实时流数据中进行关联操作，以便进行更复杂的分析和处理。在Spark中，Stream-Stream Join可以通过使用窗口操作来控制连接的时间范围，以及使用条件谓词来过滤连接结果。

在处理Stream-Stream Join时，丢失左表密钥可能会导致一些数据丢失或不完整的连接结果。为了解决这个问题，可以采取以下几种方法：

调整窗口大小：通过调整窗口的大小，可以增加连接操作的时间范围，从而提高左表密钥与右表密钥的匹配率。但是需要注意，窗口大小的增加也会增加延迟和计算成本。
使用水位线（Watermark）：水位线是一种用于处理延迟数据的机制，可以在流数据中引入一定的时间延迟，以便等待更多的数据到达。通过设置合适的水位线，可以减少左表密钥丢失的情况。
使用外部存储：如果左表密钥丢失的情况较为严重，可以考虑将左表数据存储到外部存储系统中，例如分布式文件系统或数据库。这样可以确保左表数据的持久性，并且在连接操作时可以通过查询外部存储来获取缺失的密钥数据。
数据重放（Replay）：如果左表密钥丢失的情况较为严重且不可接受，可以考虑对左表数据进行重放操作。即重新发送左表数据，以确保左表密钥与右表密钥的匹配。

总之，对于Spark 2.3 Stream-Stream Join丢失左表密钥的问题，可以通过调整窗口大小、使用水位线、使用外部存储或进行数据重放等方法来解决。具体的选择取决于实际场景和需求。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

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...Join : 右外连接；•Left Semi Join : 左半连接；•Left Anti Join : 左反连接；•Natural Join : 自然连接；•Cross (or Cartesian)...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...() 2.3 LEFT OUTER JOIN empDF.join(deptDF, joinExpression, "left_outer").show() spark.sql("SELECT * FROM...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

7822 0

Spark Join 源码剖析①

中和 Join 相关的 predicate pushDown 二、Join 物理计划生成和选取 2.1、基本概念在 Spark SQL 中，参与 Join 操作的两张表分别被称为流式表（StreamTable...）和构件表（BuildTable），不同表的角色在 Spark SQL 中会通过一定的策略进行设定。...在 JoinSelection 中通过 canBuildRight 和 canBuildLeft 判断一个 Join 类型能否 “构建” 右表和左表。...hash map，且该侧 size 显著小于另一侧，且 spark.sql.join.preferSortMergeJoin 为 false 尝试选用 sort merge join：如果 join keys...2.3、等值 Join 情况注①： createJoinWithoutHint 如下： 2.4、非等值 Join 情况三、Join 物理计划执行

8194 0

Flink or Spark?实时计算框架在K12场景的应用实践

早先 Spark 要解决此类需求，是通过 Spark Streaming 组件实现。...Flink 支持多流任务同时运行，执行分析计划代码如下所示： env.execute("Flink StreamingAnalysis") 至此，编译并运行项目后，即可看到实时的统计结果，如下图所示，从左至右的...（1）创建数据源表创建数据源表，本质上就是为 Flink 当前上下文环境执行 addSource 操作，SQL 语句如下： CREATE TABLE t_answer( student_id...UFlink SQL 支持多流 JOIN Flink、Spark 目前都支持多流 JOIN，即stream-stream join，并且也都支持Watermark处理延迟数据，以上特性均可以在 SQL...中体现，得益于此，UFlink SQL 也同样支持纯 SQL 环境下进行 JOIN 操作、维表JOIN操作、自定义函数操作、JSON数组解析、嵌套JSON解析等。

8311 0

spark sql join情况下谓词下推优化器PushPredicateThroughJoin

之前有总结过hive谓词下推优化：从一个sql引发的hive谓词下推的全面复盘及源码分析（上）从一个sql引发的hive谓词下推的全面复盘及源码分析（下） spark sql谓词下推逻辑优化器...join：把过滤条件下推到参加Join的两端 1.2 right join Filter+right join，把where子句的右侧数据表的过滤条件下推到右侧数据表。...在这个案例中因为满足【right outer join 且左表有过滤操作】这个条件，EliminateOuterJoin (outer join消除优化器) Spark sql逻辑执行计划优化器——EliminateOuterJoin...1.4 full join Filter+full join，谓词下推优化器不会下推where子句的过滤条件到数据表，在这个案例中因为满足【full join 且左表有过滤操作】这个条件，EliminateOuterJoin...join+on，把on子句中左侧数据表的过滤条件下推到左侧数据表中 2.3 left join left join+on，把on子句中右侧数据表的过滤条件下推到右侧数据表中 2.4 full

1.6K4 0

Spark SQL 之 Join 实现

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...，spark会自动将大表设为左表，即streamIter，将小表设为右表，即buildIter。...由于左表和右表已经排好序，首先分别顺序取出左表和右表中的一条记录，比较key，如果key相等，则joinrowA和rowB，并将rowA和rowB分别更新到左表和右表的下一条记录；如果keyAkeyB，则说明左表中没有与右表rowB对应的记录，那么joinnullRow...如此循环遍历直到左表和右表的记录全部处理完。

9.4K11 11

Spark调优 | 不可避免的 Join 优化

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...，spark会自动将大表设为左表，即streamIter，将小表设为右表，即buildIter。...由于左表和右表已经排好序，首先分别顺序取出左表和右表中的一条记录，比较key，如果key相等，则joinrowA和rowB，并将rowA和rowB分别更新到左表和右表的下一条记录；如果keyAkeyB，则说明左表中没有与右表rowB对应的记录，那么joinnullRow...如此循环遍历直到左表和右表的记录全部处理完。

4.4K2 0

使用 Spark | 手把手带你十步轻松拿下 Spark SQL 使用操作

4.3.4 节及 2.3 节）；三者都有许多相似的操作算子，如 map、filter、groupByKey 等（详细介绍请参见《带你理解 Spark 中的核心抽象概念：RDD》中的 2.3 节“RDD...3.2 SQL 风格 Spark SQL 的一个强大之处就是我们可以将它看作是一个关系型数据表，然后可以通过在程序中使用 spark.sql() 来执行 SQL 查询，并返回结果数据集。...连接相关与 SQL 类似，连接类型有：内连接、左（外）连接、右（外）连接、全（外）连接、半连接、反连接、笛卡尔积等： // join // inner join（内连接） ds1.join(ds2,..."empno").show ds1.join(ds2, Seq("empno"), "inner").show // left join（左连接）, left outer join（左外连接） ds1...").show // outer join（外连接）, full join（全连接）, full outer join（全外连接） ds1.join(ds2, Seq("empno"), "outer

8.5K5 1

RDD Join 性能调优

Spark Core 和Spark SQL的基本类型都支持join操作。虽然join很常用而且功能很强大，但是我们使用它的时候，我们不得不考虑网络传输和所处理的数据集过大的问题。...如果只在一个RDD出现，那你将在无意中丢失你的数据。所以使用外连接会更加安全，这样你就能确保左边的RDD或者右边的RDD的数据完整性，在join之后再过滤数据。...如果你想要左外连接，保留分数数据中地址数据所没有的熊猫，那么你可以用leftOuterJoin来替代join。...利用key相同必然分区相同的这个原理，Spark将较大表的join分而治之，先将表划分成n个分区，再对两个表中相对应分区的数据分别进行Hash Join。其原理如下图： ?...当在join with inputs not co-partitions 首先将两张表按照join keys进行了重新shuffle，保证join keys值相同的记录会被分在相应的分区。

2.1K5 0

第四范式OpenMLDB: 拓展Spark源码实现高性能Join

机器学习场景LastJoin LastJoin是一种AI场景引入的特殊拼表类型，是LeftJoin的变种，在满足Join条件的前提下，左表的每一行只拼取右表符合一提交的最后一行。...LastJoin的语义特性，可以保证拼表后输出结果的行数与输入的左表一致。...基于Spark算子实现LastJoin的思路是首先对左表添加索引列，然后使用标准LeftOuterJoin，最后对拼接结果进行reduce和去掉索引行，虽然可以实现LastJoin语义但性能还是有很大瓶颈...首先是右表比较小时Spark会自动优化成BrocastHashJoin，这时右表通过broadcast拷贝到所有executor的内存里，遍历右表可以找到所有符合join condiction的行，如果右表没有符合条件则保留左表...物理节点的修改，用户就可以像其他内置join type一样，使用SQL或者DataFrame接口来做新的拼表逻辑了，拼表后保证输出行数与左表一致，结果和最前面基于LeftOuterJoin + dropDuplicated

1.1K2 0

Spark SQL是如何选择join策略的？

类型为inner-like（包含inner join与cross join两种）或right outer join时，左表才有可能作为build table。...smallerSide } } 该方法先根据表的统计信息找出左表和右表中size较小的那个，如果左表和右表都能或者都不能作为build table，就将较小的表广播...否则，先判断右表是否可作为build table，可行的话优先广播右表，再判断左表。...与Broadcast hash join相同的，Shuffle hash join也是先检查右表，后检查左表。...这个要求不高，所以Spark SQL中非小表的join都会采用此策略。

2.7K1 0

SparkSQL的应用实践和优化实战

、SortMergeJoin 普通leftjoin无法build 左表优化点：在AE的框架下，根据shuffle数据量大小，自动调整join执行计划：SortMergeJoin调整为 ShuffledHashJoin...•扩展支持left-join时将左表build成HashMap。...省去了大表join小表的情况下对shuffle数据的排序过程、join过程以HashMap完成，实现join提速。 SortMergeJoin调整为ShuffledHashJoin ?...Leftjoin build left sidemap 1、初始化表A的一个匹配记录的映射表目标：对于Left-join的情况，可以对左表进行HashMapbuild。...使得小左表leftjoin大右表的情况可以进行ShuffledHashJoin调整难点： Left-join语义：左表没有join成功的key，也需要输出原理在构建左表Map的时候，额外维持一个"

2.5K2 0

Apache Spark 2.2中基于成本的优化器（CBO）

Spark使用hash join，即选择小的join关系作为构建hash表的一方并选择大的join关系作为探测方。...由于t2表比t1表小, Apache Spark 2.1 将会选择右方作为构建hash表的一方而不是对其进行过滤操作（在这个案例中就是会过滤出t1表的大部分数据）。...如下所示，通过计算内连接基，我们可以大概演化出其他join类型的基: 左外连接（Left-Outer Join）: num(A LOJ B) = max(num(A IJ B),num(A)) 是指内连接输出基和左外连接端...使用了CBO的Q25 另一方面，用了CBO,Spark创建了优化方案可以减小中间结果（如下）。在该案例中，Spark创建了浓密树而不是左-深度树。...在CBO规则下,Spark 先join 的是事实表对应的维度表 (在尝试直接join事实表前)。避免大表join意味着避免了大开销的shuffle。

2.2K7 0

Spark SQL如何选择join策略

源码如下： /* 左表作为build table的条件，join类型需满足： 1. InnerLike：实现目前包括inner join和cross join 2....满足什么条件的表才能被广播如果一个表的大小小于或等于参数spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold（默认10M）配置的值，那么就可以广播该表。...否则，接着判断左表是否满足build条件 BuildRight } else if (canBuildLeft) { BuildLeft } else { // 如果左表和右表都不能作为...Shuffle Hash Join 选择Shuffle Hash Join需要同时满足以下条件： spark.sql.join.preferSortMergeJoin为false，即Shuffle...Hash Join优先于Sort Merge Join 右表或左表是否能够作为build table 是否能构建本地HashMap 以右表为例，它的逻辑计划大小要远小于左表大小（默认3倍）

1.2K2 0

SQL、Pandas和Spark：常用数据查询操作对比

limit：限定返回结果条数这是一条SQL查询语句中所能涉及的主要关键字，经过解析器和优化器之后，最后的执行过程则又与之差别很大，执行顺序如下： from：首先找到待查询的表 join on：如果目标数据表不止一个...join on在SQL多表查询中是很重要的一类操作，常用的连接方式有inner join、left join、right join、outer join以及cross join五种，在Pandas和Spark...其中merge是Pandas的顶层接口（即可直接调用pd.merge方法），也是DataFrame的API，支持丰富的参数设置，主要介绍如下： def merge( left, # 左表...right, # 右表 how: str = "inner", # 默认连接方式：inner on=None, # SQL中on连接一段，要求左表和右表中公共字段 left_on...=None, # 设置左表连接字段 right_on=None, # 设置右表连接字段 left_index: bool = False, # 利用左表索引作为连接字段 right_index

2.4K2 0

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。...比如某个表初始的时候15M，达不到广播join的要求，但是该表在查询过程中有个filter条件可以让表仅保留8M的有效数据，此时就可以采用广播join了。...AQE就是利用这种特性，在运行时动态检测表的大小，当表的大小达到要求后会优化join为广播join。 ?...比如下面的两张表关联,但是左表的第一个分区数据量很多,就会引发数据倾斜问题. ? AQE可以在运行时检测到数据倾斜,并把大分区分割成多个小分区同时与对应的右表进行关联。 ?...比如左边的是没有动态分区裁剪的情况，两张表进行关联操作，左表包含一个过滤条件，右表需要全表读取。

1.5K3 0

【大数据】SparkSql连接查询中的谓词下推处理(一)

这个查询是一个内连接查询，join后条件是用and连接的两个表的过滤条件，假设我们不下推，而是先做内连接判断，这时是可以得到正确结果的，步骤如下： 1) 左表id为1的行在右表中可以找到，即这两行数据可以..."join"在一起 2) 左表id为2的行在右表中可以找到，这两行也可以"join"在一起至此，join的临时结果表(之所以是临时表，因为还没有进行过滤)如下：然后使用where条件进行过滤...是的，你没看错，确实没有值，因为左表过滤结果只有id为1的行，右表过滤结果只有id为2的行，这两行是不能内连接上的，所以没有结果。...对于左表，如果使用LT.value='two'过滤掉不符合条件的其他行，那么因为join条件字段也是value字段，说明在左表中LT.value不等于two的行，在右表中也不能等于two，否则就不满足"...4.3.分区表使用OR连接过滤条件如果两个表都是分区表，会出现什么情况呢？我们先来看如下的查询： ? 此时左表和右表都不再是普通的表，而是分区表，分区字段是pt，按照日期进行数据分区。

1.4K3 0

这可能是你见过大数据岗位最全，最规范的面试准备大纲 !(建议收藏）

）深度沟通（也叫压力面试）刨根问底下沉式追问（注意是下沉式，而不是发散式的）基本技巧：往自己熟悉的方向说 ---- 【第二章】手写代码 2.1 冒泡排序 2.2 二分查找 2.3...幂等性 4.5.17 Kafka事务 4.5.18 Kafka数据重复 4.5.19 Kafka参数优化 4.6 Hive总结 4.6.1 Hive总结 4.6.2 Hive和数据库比较 4.6.3 内部表和外部表...（笔试重点） 4.10.17 SparkSQL中join操作与left join操作的区别？ 4.10.18 SparkStreaming有哪几种方式消费Kafka中的数据，它们之间的区别是什么？...Shuffle默认并行度 4.11.6 kryo序列化 4.11.7 创建临时表和全局临时表 4.11.8 BroadCast join 广播join 4.11.9 控制Spark reduce缓存...调优shuffle 4.11.10 注册UDF函数 4.12 Spark Streaming 4.12.1 Spark Streaming第一次运行不丢失数据 4.12.2 Spark Streaming

1.4K3 2

大数据面试题V3.0，523道题，779页，46w字

reducejoin如何执行(原理)MapReduce为什么不能产生过多小文件MapReduce分区及作用ReduceTask数量和分区数量关系Map的分片有多大MapReduce join两个表的流程...操作原理，leftjoin、right join、inner join、outer join的异同?...Kafka怎么保证数据不丢失，不重复?Kafka分区策略Kafka如何尽可能保证数据可靠性?Kafka数据丢失怎么处理?Kafka如何保证全局有序?牛产者消费者模式与发布订阅模式有何异同?...DAG划分Spark源码实现?Spark Streaming的双流join的过程，怎么做的?Spark的Block管理Spark怎么保证数据不丢失Spark SQL如何使用UDF?...介绍下数据库的ioin(内连接，外连接，全连接)，内连接和外连接(左，右连接)的区别MySQL的join过程MySQL有哪些存储引擎?

2.8K5 4

记录一次spark sql的优化过程

整个Spark作业的运行进度是由运行时间最长的那个task决定的。因此出现数据倾斜的时候，Spark作业看起来会运行的异常缓慢，甚至可能因为某个task处理的数据量过大导致内存溢出。...由于三张表的数据量巨大，都在20亿以上，其中error 表超过了30亿条数据，对于大表关联，spark选择SortMergeJoin 实际上，从服务器的日志就可以知道是最后一个stage出了问题，基本就可以推测是最后的...那就是说request和error 进行full join 之后出现了key值分布不均匀的问题，用request和error两表join 发现这两个真正关联上的数很少，只有1000多万，这就导致了两表full...，分别进行排序 merge阶段：对排好序的两张分区表数据执行join操作。...这样以来，request.request_id 做为左表的字段，都不会为null并且还唯一，最重要的是，在再行full join 的时候，数据不会膨胀。

7955 0

Presto介绍及常用查询优化方法总结

LIKE '%PUT%' OR method LIKE '%DELETE%' ⑥ 使用Rank函数代替row_number函数来获取Top N 在进行一些分组排序场景时，使用rank函数性能更好 2.3...Join优化 ① 使用Join语句时将大表放在左边 Presto中join的默认算法是broadcast join，即将join左边的表分割到多个worker，然后将join右边的表数据整个复制一份发送到每个...② 如果左表和右表都比较大为防止内存溢出，做如下配置： 1）修改配置distributed-joins-enabled (presto version >=0.196) 2）在每次查询开始使用distributed_join...Presto的这种配置类型会将左表和右表同时以join key的hash value为分区字段进行分区。...所以即使右表也是大表，也会被拆分，相比broadcast join，这种join方式的会增加很多网络数据传输，效率慢。 ③ 多个join的OR条件使用union代替 SELECT ...

2.7K0 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭