Spark的join什么情况下可以避免shuffle？
Spark的join操作可能触发shuffle操作。shuffle操作要经过磁盘IO，网络传输，对性能影响比较大。本文聊一聊Spark的join在哪些情况下可以避免shuffle过程。 1 DataFrame/Dataset的join如何避免shuffle 针对Spark DataFrame/DataSet的join，可以通过broadcast join和bucket join来避免shuffle
相关文章
- 1. Broadcast与map进行join，避免shuffle，从而优化spark
- 2. Google什么情况下可以跳过电面？
- 3. RS485为什么需要隔离？什么情况下可以不用隔离？
- 4. Spark的两种核心shuffle是什么？
- 5. 1.什么情况下发生GC
- 6. float在什么情况下会失效？
- 7. 在什么情况下Java比C++快？
- 8. 如何避免高并发情况下库存为负数？
- 9. 公司在什么情况下可以解雇你？（程序员补习法律）
- 10. 什么是 useRef , useRef 与 createRef 区别, 以及在什么情况下使用 useRef
- 更多相关文章...
- • 以太网是什么？ - TCP/IP教程
- • Hibernate是什么 - Hibernate教程
- • Docker容器实战(七) - 容器眼光下的文件系统
- • Git可视化极简易教程 — Git GUI使用方法
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
