[sparkSQL] Shuffle

在Spark SQL中，Shuffle 是指将数据重新分布到不同的节点上以进行处理的操作。在 Spark SQL 中，以下是一些可能触发 Shuffle 的操作或代码：

1. group by 和 aggregations：

   • 当使用 GROUP BY 或聚合函数（如 SUM、AVG）时，Spark 通常需要将数据重新分发到不同的节点上，以便执行合并操作。

   SELECT department, AVG(salary) FROM employees GROUP BY department
   

2. join 操作：

   • JOIN 操作可能需要将两个数据集的相应分区重新分发到相同的节点上，以便执行连接操作。

   SELECT * FROM employees JOIN departments ON employees.department_id = departments.department_id
   

3. 窗口函数（Window Functions）：

   • 使用窗口函数时，Spark 可能需要重新组织数据以进行窗口聚合。

   SELECT department, salary, AVG(salary) OVER (PARTITION BY department ORDER BY salary) as avg_salary FROM employees
   

4. distinct 操作：

   • 当使用 DISTINCT 时，Spark 可能需要将数据重新分区以识别并删除重复的值。

   SELECT DISTINCT department FROM employees
   

5. repartition 和 coalesce：

   • 手动调整分区数量的操作，例如使用 repartition 或 coalesce，也可能触发 Shuffle。

   val repartitionedDF = df.repartition(10, col("department"))
   

请注意，Shuffle 操作是开销较大的操作，因为它涉及数据的物理移动和网络通信。在 Spark 中，尽量减少 Shuffle 操作可以提高性能。可以通过合理设计数据分区、使用广播变量、使用合适的数据结构等方式来减少 Shuffle 的发生。