In diesem Artikel werden die Join-Strategien von Apache Spark zur Optimierung von Join-Vorgängen erläutert. Es beschreibt die Strategien Broadcast Hash Join (BHJ), Sort Merge Join (SMJ) und Shuffle Hash Join (SHJ). Der Artikel betont die Auswahl der geeigneten Strategie basierend auf
Welche verschiedenen Join-Strategien sind in Spark verfügbar und wann sollten sie jeweils verwendet werden?
Apache Spark bietet mehrere Join-Strategien, um die Leistung von Join-Vorgängen basierend auf dem zu optimieren Eigenschaften der Daten und der spezifischen Arbeitslast. Zu diesen Strategien gehören:
-
Broadcast Hash Join (BHJ): BHJ ist geeignet, wenn einer der Eingabedatensätze deutlich kleiner ist als der andere. Es sendet den kleineren Datensatz an alle Ausführenden und ermöglicht so effiziente Suchvorgänge während des Join-Vorgangs. BHJ wird empfohlen, wenn der kleinere Datensatz vollständig in den Speicher der Ausführenden passt.
-
Sort Merge Join (SMJ): SMJ ist ideal, wenn beide Eingabedatensätze groß sind und nicht in den Speicher passen. Es sortiert beide Datensätze nach dem Join-Schlüssel und führt sie dann zusammen, um den Join-Vorgang durchzuführen. SMJ erfordert zusätzlichen Speicher und E/A-Ressourcen zum Sortieren.
-
Shuffle Hash Join (SHJ): SHJ ist eine Variante von BHJ, die verwendet wird, wenn der kleinere Datensatz zu groß zum Senden ist, aber dennoch in den Speicher eines einzelnen passt Testamentsvollstrecker. SHJ partitioniert den kleineren Datensatz und verteilt ihn auf die Executoren, was eine effiziente Hash-Suche während des Join-Vorgangs ermöglicht.
Wie kann ich die Join-Strategie optimieren, um die Leistung für meine spezifische Arbeitslast zu optimieren?
Um die Leistung des Joins zu optimieren Operationen in Spark können Sie die folgenden Strategien in Betracht ziehen:
-
Datensatzgröße: Analysieren Sie die Größen der Eingabedatensätze und wählen Sie die Verknüpfungsstrategie aus, die basierend auf der relativen Größe der Datensätze am besten geeignet ist.
-
Speicherverfügbarkeit: Bewerten Sie die auf Ihren Executoren verfügbare Speichermenge und berücksichtigen Sie die Speicheranforderungen jeder Join-Strategie. BHJ ist speicherintensiver als SMJ, während SHJ einen Kompromiss zwischen Speicherverbrauch und Effizienz bietet.
-
Join-Schlüsselverteilung: Bestimmen Sie die Verteilung der Werte im Join-Schlüssel und überlegen Sie sich die Join-Strategie, die für die am effizientesten ist gegebene Verteilung. Wenn der Join-Schlüssel eine verzerrte Verteilung aufweist, ist SHJ möglicherweise besser geeignet, um die Verzerrung zu bewältigen.
-
Workload-Eigenschaften: Berücksichtigen Sie die spezifische Arbeitslast und die Eigenschaften Ihrer Daten. Wenn Sie beispielsweise iterative Verknüpfungen durchführen oder über komplexe Verknüpfungsbedingungen verfügen, ist SMJ möglicherweise besser geeignet Verschiedene Join-Strategien in Spark bieten unterschiedliche Kompromisse in Bezug auf Leistung, Speichernutzung und Skalierbarkeit:
Leistung: BHJ ist im Allgemeinen die leistungsstärkste Option, wenn der kleinere Datensatz an alle Ausführenden gesendet werden kann. SMJ ist aufgrund des zusätzlichen E/A- und Sortieraufwands weniger leistungsfähig.
Speicherverbrauch:
BHJ benötigt mehr Speicher für die Übertragung des kleineren Datensatzes. SMJ benötigt weniger Speicher, kann jedoch bei großen Datensätzen einen höheren Speicherbedarf haben. SHJ bietet ein Gleichgewicht zwischen Speichernutzung und Leistung.-
Skalierbarkeit:
BHJ skaliert linear mit der Größe des größeren Datensatzes. SMJ lässt sich sowohl mit großen als auch mit kleinen Datensätzen gut skalieren. Die Skalierbarkeit von SHJ wird durch den auf den einzelnen Executoren verfügbaren Speicher begrenzt.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonAusführliche Erläuterung der Spark-Join-Strategie. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
