如何解决如何在Spark DataFrame Join中删除排序阶段?
我已经在Spark中使用以下命令创建了存储桶表:
df.write.bucketBy(200,"UserID").sortBy("UserID").saveAsTable("topn_bucket_test")
表的大小:50 GB
然后,我在UserId
列上将另一个表(例如t2,大小:70 GB)与上面的表连接在一起。我发现在执行计划中,表topn_bucket_test
在联接之前已被排序(但没有被重新排序),并且我期望在进行联接之前不会对其进行重新排序或排序。可能是什么原因?以及如何删除topn_bucket_test
的排序阶段?
解决方法
就我而言,无法避免排序阶段。使用相同的bucketBy
调用时,两个表的物理存储区不太可能相同。想象一下,第一个表的UserID范围从1到1000,第二个表的ID从1到2000。不同的UserID可能最终出现在200个存储桶中,并且在这些存储桶中可能有多个不同的(未排序!)UserID。
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