Vidéo: Qu'est-ce que la jointure côté MAP dans Spark?
2024 Auteur: Lynn Donovan | [email protected]. Dernière modifié: 2023-12-15 23:46
Jointure côté carte est un processus où rejoint entre deux tables sont effectuées dans le Carte phase sans l'intervention de la phase de réduction. Carte - côté jointure permet à une table d'être chargée en mémoire assurant un très rapide rejoindre opération, réalisée entièrement dans un mappeur et cela aussi sans avoir à utiliser les deux carte et réduire les phases.
Sachez également, qu'est-ce que la jointure latérale MAP et la ruche de jointure latérale réduite ?
Jointure côté carte est généralement utilisé lorsqu'un ensemble de données est volumineux et que l'autre ensemble de données est petit. Tandis que le Réduire la jointure latérale pouvez rejoindre à la fois les grands ensembles de données. Les Jointure côté carte est plus rapide car il n'a pas besoin d'attendre que tous les mappeurs se terminent comme dans le cas de réducteur . D'où réduire la jointure latérale est plus lent.
quels sont les avantages d'utiliser la jointure latérale MAP ? Avantages de l'utilisation de la jointure côté carte : Carte - jointure latérale aide à minimiser les coûts engagés pour le tri et la fusion dans le brassage et à réduire les étapes. Carte - jointure latérale contribue également à améliorer les performances de la tâche en diminuant le temps nécessaire pour terminer la tâche.
Par la suite, la question est, qu'est-ce que la diffusion jointe dans Spark ?
Étincelle SQL utilise diffusion rejoindre (alias diffuser hacher rejoindre ) au lieu de hachage rejoindre optimiser rejoindre requêtes lorsque la taille des données d'un côté est inférieure étincelle . Cela peut éviter d'envoyer toutes les données de la grande table sur le réseau.
Qu'est-ce qu'une jointure de diffusion ?
Diffusion rejoint sont un excellent moyen d'ajouter des données stockées dans des fichiers de données de vérité à source unique relativement petits à de grands DataFrames. Des DataFrames jusqu'à 2 Go peuvent être diffusés, donc un fichier de données avec des dizaines voire des centaines de milliers de lignes est un diffuser candidat.
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