大数据基础---SparkSQL联结操作

一、 数据准备

本文主要介绍 Spark SQL 的多表连接,需要预先准备测试数据。分别创建员工和部门的 Datafame,并注册为临时视图,代码如下:

val spark = SparkSession.builder().appName("aggregations").master("local[2]").getOrCreate()

val empDF = spark.read.json("/usr/file/json/emp.json")
empDF.createOrReplaceTempView("emp")

val deptDF = spark.read.json("/usr/file/json/dept.json")
deptDF.createOrReplaceTempView("dept")

两表的主要字段如下:

emp 员工表
 |-- ENAME: 员工姓名
 |-- DEPTNO: 部门编号
 |-- EMPNO: 员工编号
 |-- HIREDATE: 入职时间
 |-- JOB: 职务
 |-- MGR: 上级编号
 |-- SAL: 薪资
 |-- COMM: 奖金  
dept 部门表
 |-- DEPTNO: 部门编号
 |-- DNAME:  部门名称
 |-- LOC:    部门所在城市

注:emp.json,dept.json 可以在本仓库的resources 目录进行下载。

二、连接类型

Spark 中支持多种连接类型:

  • Inner Join : 内连接;
  • Full Outer Join : 全外连接;
  • Left Outer Join : 左外连接;
  • Right Outer Join : 右外连接;
  • Left Semi Join : 左半连接;
  • Left Anti Join : 左反连接;
  • Natural Join : 自然连接;
  • Cross (or Cartesian) Join : 交叉 (或笛卡尔) 连接。

其中内,外连接,笛卡尔积均与普通关系型数据库中的相同,如下图所示:

这里解释一下左半连接和左反连接,这两个连接等价于关系型数据库中的 INNOT IN 字句:

-- LEFT SEMI JOIN
SELECT * FROM emp LEFT SEMI JOIN dept ON emp.deptno = dept.deptno
-- 等价于如下的 IN 语句
SELECT * FROM emp WHERE deptno IN (SELECT deptno FROM dept)

-- LEFT ANTI JOIN
SELECT * FROM emp LEFT ANTI JOIN dept ON emp.deptno = dept.deptno
-- 等价于如下的 IN 语句
SELECT * FROM emp WHERE deptno NOT IN (SELECT deptno FROM dept)

所有连接类型的示例代码如下:

2.1 INNER JOIN

// 1.定义连接表达式
val joinExpression = empDF.col("deptno") === deptDF.col("deptno")
// 2.连接查询 
empDF.join(deptDF,joinExpression).select("ename","dname").show()

// 等价 SQL 如下:
spark.sql("SELECT ename,dname FROM emp JOIN dept ON emp.deptno = dept.deptno").show()

2.2 FULL OUTER JOIN

empDF.join(deptDF, joinExpression, "outer").show()
spark.sql("SELECT * FROM emp FULL OUTER JOIN dept ON emp.deptno = dept.deptno").show()

2.3 LEFT OUTER JOIN

empDF.join(deptDF, joinExpression, "left_outer").show()
spark.sql("SELECT * FROM emp LEFT OUTER JOIN dept ON emp.deptno = dept.deptno").show()

2.4 RIGHT OUTER JOIN

empDF.join(deptDF, joinExpression, "right_outer").show()
spark.sql("SELECT * FROM emp RIGHT OUTER JOIN dept ON emp.deptno = dept.deptno").show()

2.5 LEFT SEMI JOIN

empDF.join(deptDF, joinExpression, "left_semi").show()
spark.sql("SELECT * FROM emp LEFT SEMI JOIN dept ON emp.deptno = dept.deptno").show()

2.6 LEFT ANTI JOIN

empDF.join(deptDF, joinExpression, "left_anti").show()
spark.sql("SELECT * FROM emp LEFT ANTI JOIN dept ON emp.deptno = dept.deptno").show()

2.7 CROSS JOIN

empDF.join(deptDF, joinExpression, "cross").show()
spark.sql("SELECT * FROM emp CROSS JOIN dept ON emp.deptno = dept.deptno").show()

2.8 NATURAL JOIN

自然连接是在两张表中寻找那些数据类型和列名都相同的字段,然后自动地将他们连接起来,并返回所有符合条件的结果。

spark.sql("SELECT * FROM emp NATURAL JOIN dept").show()

以下是一个自然连接的查询结果,程序自动推断出使用两张表都存在的 dept 列进行连接,其实际等价于:

spark.sql("SELECT * FROM emp JOIN dept ON emp.deptno = dept.deptno").show()

由于自然连接常常会产生不可预期的结果,所以并不推荐使用。

三、连接的执行

在对大表与大表之间进行连接操作时,通常都会触发 Shuffle Join,两表的所有分区节点会进行 All-to-All 的通讯,这种查询通常比较昂贵,会对网络 IO 会造成比较大的负担。

而对于大表和小表的连接操作,Spark 会在一定程度上进行优化,如果小表的数据量小于 Worker Node 的内存空间,Spark 会考虑将小表的数据广播到每一个 Worker Node,在每个工作节点内部执行连接计算,这可以降低网络的 IO,但会加大每个 Worker Node 的 CPU 负担。

是否采用广播方式进行 Join 取决于程序内部对小表的判断,如果想明确使用广播方式进行 Join,则可以在 DataFrame API 中使用 broadcast 方法指定需要广播的小表:

empDF.join(broadcast(deptDF), joinExpression).show()

参考资料

  1. Matei Zaharia, Bill Chambers . Spark: The Definitive Guide[M] . 2018-02

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posted @ 2020-06-26 17:44  数据驱动  阅读(264)  评论(0编辑  收藏  举报