我有以下数据集：
Dataset 1: Dataset 2: Dataset 3:
id field1 l_id r_id id field2
以下是他们的尺码： 数据集1：20G 数据集2：5T 数据集3：20G
目标： 我想在id字段（带有来自Dataset1的id的l_id和带有来自Dataset 3的id的r_id）上加入所有这些数据集，最终数据集如下所示：
l_id r_id field1 field2
我当前的方法： 加入Dataset1和Dataset2（在id和l_id上）生成（l_id r_id field1）然后将其与Dataset3（在r_id和id上）连接以生成（l_id r_id field1 field2）我假设spark自动使用散列分区器查看字段加入。 但是，这种方法会导致其中一个执行程序因磁盘空间不足而耗尽磁盘空间。
您能否建议我如何加入这些数据集？我的理解是，spark默认使用散列分区程序，查看正确连接的列？或者我是否必须先手动分区数据然后执行连接？
请注意，广播Dataset1 / 2不是一个选项，因为它们太大了，未来可能会变得更大。此外，所有数据集都是非键值RDD，并且包含的字段多于此处列出的字段。所以我不确定默认分区的工作原理以及如何配置自定义分区程序。
感谢。
更新1 ：
我正在使用hive SQL来执行设置为33000的spark.sql.shuffle.partitions的所有连接以及以下配置：
sparkConf.set("spark.akka.frameSize", "500")
sparkConf.set("spark.storage.memoryFraction", "0.2")
sparkConf.set("spark.network.timeout", "1200")
sparkConf.set("spark.yarn.scheduler.heartbeat.interval-ms", "10000")
sparkConf.set("spark.serializer","org.apache.spark.serializer.KryoSerializer")
sparkConf.set("spark.driver.maxResultSize", "0")
sparkConf.set("spark.shuffle.consolidateFiles", "true")
我也可以控制所有这些数据集的生成方式。他们似乎都没有设置分区器（通过查看rdd.partitioner），我在SQLContext中看不到任何API，这将允许我在创建数据框时配置分区器。
我正在使用scala和Spark 1.3
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您数据的分区取决于RDD的来源。您不需要手动重新分区数据。但是，如果您对数据进行重新分区以使它们具有相同的分区，那么加入（＆amp; cogrouping）将导致一个狭窄的转换，而不是作为连接的一部分进行随机播放。请注意，在较新版本的Spark（1.2+）中，默认shuffle现在是基于排序的shuffle而不是基于散列的shuffle。
很难说如何在没有代码的情况下更改联接日志存在（也许有用的也可能知道ID的分布是什么样的。）
如果存在不平衡数据问题，您可以尝试增加分区数量（作为输入和输出）。一种可能是您的临时空间太小，您可以将Spark配置为使用不同的目录进行临时存储spark.local.dir。如果您的对象是kyro可序列化的（或者如果您有时间添加它），您可能还需要查看更改spark.serializer，因为不同的序列化可以占用更少的空间。
虽然与作业完成没有直接关系，但您可能还希望增加spark.shuffle.memoryFraction并减少spark.storage.memoryFraction，以便减少随机播放期间所需的磁盘溢出量。
如果您的结构数据略有不同，可以选择使用支持同时加入多个RDD的cogroup，但这要求所有密钥都相同。
注意：这一切都假设您正在使用原始Spark而不是Spark SQL。要调优Spark SQL连接，请查看https://spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html（特别是考虑调整spark.sql.shuffle.partitions）。
希望这有帮助。