spark join 策略详解

本文讨论 Apache Spark 优化连接操作的连接策略。它详细介绍了广播哈希联接 (BHJ)、排序合并联接 (SMJ) 和随机哈希联接 (SHJ) 策略。文章强调基于选择合适的策略

Spark 中有哪些不同的连接策略可用以及何时应该使用每种策略？

Apache Spark 提供了几种连接策略来优化基于连接操作的性能数据的特征和特定的工作负载。这些策略包括：

• 广播哈希连接（BHJ）：当一个输入数据集明显小于另一个时，BHJ 是合适的。它将较小的数据集广播给所有执行器，从而允许在连接操作期间进行有效的查找。当较小的数据集完全适合执行器的内存时，建议使用 BHJ。
• 排序合并连接（SMJ）：当两个输入数据集都很大且无法放入内存时，SMJ 是理想的选择。它根据连接键对两个数据集进行排序，然后合并它们以执行连接操作。 SMJ 需要额外的内存和 I/O 资源来进行排序。
• 随机散列连接 (SHJ)：SHJ 是 BHJ 的变体，当较小的数据集太大而无法广播但仍适合单个数据集的内存时使用执行人。 SHJ 对较小的数据集进行分区并将其分布在执行器之间，从而在连接操作期间进行高效的哈希查找。

如何调整连接策略以优化特定工作负载的性能？

优化连接性能Spark 中的操作，可以考虑以下策略：

• 数据集大小： 分析输入数据集的大小，并根据数据集的相对大小选择最合适的连接策略。
• 内存可用性： 评估执行器上的可用内存量并考虑每个连接策略的内存要求。 BHJ 比 SMJ 更耗费内存，而 SHJ 提供了内存消耗和效率之间的权衡。
• Join Key Distribution： 确定 join key 中值的分布，并考虑对连接最有效的 join 策略给定分布。如果连接键有倾斜分布，SHJ 可能更适合处理这种倾斜。
• 工作负载特征： 考虑具体的工作负载和数据的特征。例如，如果您正在执行迭代连接或具有复杂的连接条件，SMJ 可能更合适。

不同连接策略在性能、内存使用和可扩展性方面的权衡是什么？

Spark 中的不同连接策略在性能、内存使用和可扩展性方面提供了不同的权衡：

• 性能： 当较小的数据集可以广播到所有执行器时，BHJ 通常是性能最佳的选项。由于额外的 I/O 和排序开销，SMJ 的性能较差。
• 内存使用： BHJ 需要更多内存来广播较小的数据集。 SMJ 需要较少的内存，但如果数据集很大，则可能需要更高的内存。 SHJ 在内存使用和性能之间提供了平衡。
• 可扩展性： BHJ 随较大数据集的大小线性扩展。 SMJ 可以很好地适应大型和小型数据集。 SHJ 的可扩展性受到各个执行器上可用内存的限制。

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