join parallerl

Author: getChan

_posts/2024-11-27-join_algorithms.md

@@ -74,22 +74,22 @@ end
 ## Parallel Hash Join
 
 단일 머신 해시 조인을 병렬로 수행.
-- 1. hash partitioning
+1. hash partitioning
   - S, R 이 여러 파티션으로 나뉘어지고 해시하여 동일한 키를 가진 레코드는 한 노드로 모인다.
   - shuffle 발생
-- 2. build - local hash table build
+2. build - local hash table build
   - 로컬에서 해시테이블 build 한다. - 병렬처리 가능.
-- 3. probe 
+3. probe 
   - probe가 수행되려면 build 단계가 완료되어야 한다. (즉 pipeline-break.)
   - 로컬에서 수행된다. - 병렬처리 가능.
 ![](https://dt5vp8kor0orz.cloudfront.net/deb3b1023aa97d164a291e64032fa3f05d566a58/5-Figure4-1.png)
 
 ## Parallel Sort-Merge Join
-- 1. range partitioning - sort
+1. range partitioning - sort
   - S, R을 조인 키의 범위로 파티셔닝한다. 동일한 키를 가진 레코드는 한 노드로 모인다.
     - data skew가 발생할 수 있다. 이는 샘플링을 통해 해결할 수 있다.
   - shuffle 발생
-- 2. merge
+2. merge
   - 로컬에서 수행된다. - 병렬처리 가능.
 - spark 나 MapReduce에서는 input이 정렬되어있는(1번 단계가 완료된) 경우가 많아서 주로 사용한다.