spark join 策略詳解

本文討論 Apache Spark 最佳化連線操作的連線策略。它詳細介紹了廣播雜湊聯接 (BHJ)、排序合併聯接 (SMJ) 和隨機雜湊聯接 (SHJ) 策略。文章強調基於選擇合適的策略

Spark 中有哪些不同的連接策略可用以及何時應該使用每種策略？

Apache Spark 提供了幾種連接策略來優化基於連接操作的效能資料的特性和特定的工作負載。這些策略包括：

• 廣播雜湊連接（BHJ）：當一個輸入資料集明顯小於另一個時，BHJ 是合適的。它將較小的資料集廣播給所有執行器，從而允許在連接操作期間進行有效的查找。當較小的資料集完全適合執行器的記憶體時，建議使用 BHJ。
• 排序合併連接（SMJ）：當兩個輸入資料集都很大且無法放入記憶體時，SMJ 是理想的選擇。它根據連接鍵對兩個資料集進行排序，然後合併它們以執行連接操作。 SMJ 需要額外的記憶體和 I/O 資源來進行排序。
• 隨機雜湊連接 (SHJ)：SHJ 是 BHJ 的變體，當較小的資料集太大而無法廣播但仍適合單一資料集的記憶體時使用執行人。 SHJ 對較小的資料集進行分區並將其分佈在執行器之間，從而在連接操作期間進行高效的哈希查找。

如何調整連接策略以優化特定工作負載的效能？

優化連接效能在 Spark 中進行操作時，可以考慮以下策略：

• 資料集大小： 分析輸入資料集的大小，並根據資料集的相對大小選擇最合適的連接策略。
• 記憶體可用性： 評估執行器上的可用記憶體量並考慮每個連接策略的記憶體需求。 BHJ 比 SMJ 更耗費內存，而 SHJ 提供了內存消耗和效率之間的權衡。
• 連接鍵分佈： 決定連接鍵中值的分佈，並考慮對連接最有效的連接策略給定分佈。如果連接鍵有傾斜分佈，SHJ 可能更適合處理這種傾斜。
• 工作負載特徵： 考慮具體的工作負載和資料的特徵。例如，如果您正在執行迭代聯結或具有複雜的聯結條件，SMJ 可能更合適。

不同聯接策略在效能、記憶體使用和可擴充性方面的權衡是什麼？

Spark 中的不同連接策略在效能、記憶體使用和可擴展性方面提供了不同的權衡：

• 效能： 當較小的資料集可以廣播到所有執行器時，BHJ 通常是效能最佳的選項。由於額外的 I/O 和排序開銷，SMJ 的效能較差。
• 記憶體使用： BHJ 需要更多記憶體來廣播較小的資料集。 SMJ 需要較少的內存，但如果資料集很大，則可能需要更高的內存。 SHJ 在記憶體使用和效能之間提供了平衡。
• 可擴充性： BHJ 隨較大資料集的大小線性擴展。 SMJ 可以很好地適應大型和小型資料集。 SHJ 的可擴展性受到各個執行器上可用記憶體的限制。

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