Как работает присоединение к трансляции?

Широковещательное соединение - важная часть механизма выполнения Spark SQL. При использовании он выполняет соединение двух отношений, сначала транслируя меньшее из них всем исполнителям Spark, а затем оценивая критерии соединения с разделами каждого исполнителя другого отношения.

Как включить присоединение к трансляции?

Широковещательные присоединения легче запускать на кластер. Spark может «транслировать» небольшой DataFrame, отправляя все данные в этом маленьком DataFrame всем узлам в кластере. После широковещательной передачи малого DataFrame Spark может выполнить соединение без перетасовки каких-либо данных в большом DataFrame.

Что такое широковещательное присоединение к улью?

Mapjoin - это малоизвестная особенность Hive. Это позволяет таблица для загрузки в память так что (очень быстрое) соединение может быть выполнено полностью в картографе без необходимости использования шага Map / Reduce. ... Он указывает Hive загрузить псевдоним (который является таблицей или псевдонимом запроса) в память.

Каков пороговый предел для широковещательного присоединения?

Максимальный размер широковещательной таблицы составляет 8 ГБ. Spark также внутренне поддерживает пороговое значение размера таблицы для автоматического применения широковещательных объединений. Порог можно настроить с помощью искры. sql.

Как сделать трансляцию в PySpark?

# Прочитать из текстового файла, проанализировать его, а затем выполнить базовую фильтрацию, чтобы получить data1 data1. registerTempTable ('data1') # Прочтите из текстового файла, проанализируйте его, а затем выполните базовую фильтрацию, чтобы получить data1 data2. registerTempTable ('data2') # Выполнить присоединиться к data_joined = данные1.

Как отключить присоединение к трансляции?

Если мы не хотим, чтобы выполнялось широковещательное присоединение, мы можем отключить его, установив: "Искра. sql. autoBroadcastJoinThreshold "до" -1 ".

Можем ли мы транслировать RDD?

Вы можете транслировать только реальную ценность, но RDD - это просто контейнер значений, которые доступны только тогда, когда исполнители обрабатывают его данные. Из широковещательных переменных: широковещательные переменные позволяют программисту хранить переменную только для чтения в кэше на каждой машине, а не отправлять ее копию вместе с задачами.

Что такое MAP join?

Присоединение к карте функция Hive, которая используется для ускорения запросов Hive. Он позволяет загружать таблицу в память, чтобы соединение могло быть выполнено в картографе без использования шага Map / Reduce. ... Присоединение к карте - это тип соединения, при котором в память загружается меньшая таблица, а соединение выполняется на этапе сопоставления задания MapReduce.

Как оптимизировать соединение в Hive?

оптимизировать. ведро= правда; перед запросом. Если таблицы не соответствуют условиям, Hive просто выполнит обычное внутреннее соединение. Если в обеих таблицах одинаковое количество сегментов и данные отсортированы по ключам сегментов, Hive может выполнить более быстрое объединение сортировки и слияния.

Как оптимизировать код PySpark?

Логика выполнения PySpark и оптимизация кода

1. DataFrames в пандах как предварительное условие PySpark. ...
2. PySpark DataFrames и логика их выполнения. ...
3. Рассмотрите возможность кэширования для ускорения PySpark. ...
4. Используйте небольшие скрипты и несколько сред в PySpark. ...
5. Предпочитайте DataFrame над RDD со структурированными данными. ...
6. Избегайте пользовательских функций в PySpark.

Как вы оптимизируете лучшие практики PySpark?

Настройка производительности Spark - Лучшие рекомендации и методы

1. Используйте DataFrame / Dataset вместо RDD.
2. Используйте coalesce () вместо repartition ()
3. Используйте mapPartitions () вместо map ()
4. Используйте форматы сериализованных данных.
5. Избегайте UDF (определяемых пользователем функций)
6. Кеширование данных в памяти.
7. Уменьшите количество дорогостоящих операций перемешивания.
8. Отключите ведение журнала ОТЛАДКИ и ИНФОРМАЦИИ.

Как оптимизировать искровое соединение?

Сортировка-Слияние join состоит из 2 шагов. Первый шаг - отсортировать наборы данных, а вторая операция - объединить отсортированные данные в разделе путем итерации по элементам и в соответствии с ключом соединения соединить строки, имеющие одинаковое значение. Начиная с Spark 2.3 объединение слиянием и сортировкой является алгоритмом объединения по умолчанию в Spark.

Когда бы вы использовали широковещательное присоединение?

Широковещательное соединение - важная часть механизма выполнения Spark SQL. При использовании выполняет соединение двух отношений, сначала передавая меньшее из них всем исполнителям Spark, затем оценивая критерии соединения с разделами каждого исполнителя другого отношения.

В чем разница между объединением слиянием и хеш-объединением в SQL Server?

Объединение слиянием используется, когда проекции соединенных таблиц сортируются по столбцам соединения. Объединения слиянием быстрее и используют меньше памяти, чем хэш-соединения. Хеш-соединение используется, когда проекции соединенных таблиц еще не отсортированы по столбцам соединения. ... Стоимость значительно возрастает, если хеш-таблица должна быть записана на диск.

Интересные материалы:

Как запустить полностью разрядившуюся батарею?
Как запустить посудомоечную машину Whirlpool без кнопки запуска?
Как запустить посудомоечную машину Whirlpool?
Как запустить расширенный фильтр автоматически?
Как запустить Razer Cortex?
Как запустить Rufus в режиме DD?
Как запустить сборщик журналов?
Как запустить Siri?
Как запустить сканирование Symantec на Mac?
Как запустить скрипт в JSON?