spark join 的执行计划
时间: 2025-01-28 14:45:09 浏览: 35
### Spark 中 Join 操作的执行计划
在 Spark SQL 中，`BroadcastHashJoinExec` 是一种常见的物理算子，用于处理不同类型的连接操作。当两个数据集进行连接时，Spark 会根据统计信息自动选择最优的连接方式[^2]。
对于 `right outer join` 后带有谓词的操作，在构建查询时可以观察到如下形式：
```scala
val dfResult = spark.sql("""
SELECT *
FROM tbl1 RIGHT OUTER JOIN tbl2 ON intNum1 = intNum2
WHERE intNum1 > 1
""")
```
此段代码展示了如何创建一个右外连接并附加过滤条件[^3]。
为了更好地理解整个过程中的执行规划细节，可以通过解释给定 DataFrame 或 RDD 来查看实际产生的逻辑和物理计划。例如：
```python
df.explain(True)
```
这将打印出详细的优化后的物理执行计划，其中包括但不限于分区、广播变量以及具体使用的连接算法等重要信息。
在某些情况下，开发者可能希望强制指定某种特定类型的连接来提高性能或满足其他需求。这时可以在编写 SQL 查询或者使用 DSL API 构建表达式树的时候显式指明期望采用哪种策略。比如下面这段 Java 代码片段就显示了一个基于字段匹配条件实施左连接的例子，并进一步筛选结果记录：
```java
Dataset<Row> resultTemp = user_prefer_ds4.join(
usePreferDs,
usePreferDs.col("userId").equalTo(user_prefer_ds4.col("myUserId"))
.and(usePreferDs.col("itemId").equalTo(user_prefer_ds4.col("myItemId"))),
"left"
).where("pref is null");
```
上述例子说明了如何利用编程接口定制化地控制连接行为及其后续的数据处理流程[^5]。
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在提供的文件描述中提到了两个工程项目，它们均使用C#编写。下面分别对这两个工程进行介绍：
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#### 4. 使用Visual Studio 2008编译
文件描述中提到使用Visual Studio 2008进行编译通过。Visual Studio 2008是微软在2008年发布的集成开发环境，它支持.NET Framework 3.5，而WWF正是作为.NET 3.5的一部分。开发者需要使用Visual Studio 2008（或更新版本）来加载和编译这些代码，确保所有必要的项目引用、依赖和.NET 3.5的特性均得到支持。
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- **事件处理（Event Handling）**：处理用户交互事件，例如拖放活动到设计面板、双击活动编辑属性等。
#### 6. 文件名称列表解释
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- **Thumbs.db**：缩略图缓存文件，由Windows自动生成，用于存储文件夹中的图片缩略图，与WWF工作流设计器控件功能无关。
- **WorkflowDesignerExample**：可能是一个文件夹，包含了示例工程相关的所有文件，或者是示例工程的可执行文件。
- **EULA.txt**：最终用户许可协议文本文件，通常说明了软件的版权和使用许可条件。
综上所述，该文件集包含了WWF工作流设计器控件的完整C#源码以及相应的Visual Studio项目文件，开发者可以利用这些资源深入理解WWF工作流设计器控件的工作机制，并将其应用于实际的项目开发中，实现工作流的设计和管理功能。
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