Spark SQL深入分析之图解五种Join策略的执行流程与应用场景
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发布时间：2024-09-03 11:07
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时间：2024-11-07 19:22
深入理解Spark SQL的连接策略：执行流程与应用场景详解
连接操作在大数据分析中至关重要。Spark SQL提供了五种连接策略，每种都有其适用场景和效率考量。连接操作的效率受三个关键因素影响：是否为等值连接、连接提示和数据集大小。让我们逐一解析:
1. 等值连接与非等值连接
等值连接是主要类型，易于处理。非等值连接如不等、大于或小于运算，可能导致嵌套循环，Spark SQL支持Broadcast Nested Loop Join和Cartesian Proct Join。等值连接会从逻辑计划中提取元素，包括连接类型、键等，进行后续规划。
2. 连接提示的作用
Spark 3.0.0引入连接提示，允许开发者控制连接策略。通过SELECT语句中的提示，优化器会根据提示信息调整连接策略。
3. 数据集大小的选择
数据集大小是决定连接策略的关键。避免reshuffle和排序是优化目标，如Hash Join。大小会影响Broadcast Hash Join的选择，而数据集需小于10MB，或根据配置调整。
接下来，我们分析五种连接策略的执行流程和选择依据：
等值连接：优先考虑，符合条件即选用。
连接提示：开发人员指定的提示有最高优先级。
Broadcast Hash Join：适用于一方数据集小到可以广播的情况。
Shuffle Hash Join与Sort Merge Join：根据数据大小、可排序性和性能需求选择。
Cartesian Proct Join：在特定条件下，如无连接条件的InnerLike查询。
Broadcast Nested Loop Join：如果以上策略不适用，作为最后选择。
理解这些影响因素和策略，能帮助你根据实际需求选择最合适的连接方法，优化Spark SQL查询性能。
