基于Spark的两表等值连接过程优化
Optimization of two-table equivalent connection process based on Spark
1. 集美大学 计算机工程学院, 福建 厦门 361021
2. 河南师范大学 计算机与信息工程学院, 河南 新乡 453007
摘要
在数据统计分析查询中表间的等值连接是常用的操作之一，但代价较高。大数据环境下大表之间等值连接的效率更低。为了解决该问题，提出了一种基于Spark的两表等值连接过程优化方法。首先根据数据价值密度特征构建Bloom filter完成表的过滤操作；其次结合simi-join和partition join两者的优势，对过滤后的单侧表使用贪心算法进行拆分；最后对拆分后的子集进行连接，因此把两大表的连接过程转换为分阶段进行的两小表连接。代价分析和实验结果表明，该算法与现有基于Spark的连接操作相比，不仅在性能上得到了提升，而且当出现数据倾斜时对算法效率影响较小。
基金项目
河南省科技攻关项目(132102210537,132102210538)
河南省软科学项目(142400411001)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2017.08.0710
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2019年第36卷 第2期
所属栏目: 软件技术研究
出版页码: 486-489
文章编号: 1001-3695(2019)02-036-0486-04
发布历史
[2019-02-05] 印刷出版
引用本文
张子栋, 郑延斌. 基于Spark的两表等值连接过程优化 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (2): 486-489. (Zhang Zidong, Zheng Yanbin. Optimization of two-table equivalent connection process based on Spark [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (2): 486-489. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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