# SparkSQL循环执行SQL语句
Apache Spark是一个快速的大数据处理框架，它提供了一个强大的SQL查询引擎，称为SparkSQL。SparkSQL可以将SQL查询和DataFrame操作无缝地集成在一起，使得大数据处理变得更加方便和灵活。
有时候，我们需要循环执行一系列的SQL语句，以完成一些复杂的数据处理任务。在本文中，我们将介绍如何使用SparkSQL循环执行SQL语句，
原创
2023-11-09 06:45:47
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for i=0,i++,i<@num
select dateadd(DAY,GETDATE(),I)请问上面的语句怎么改写才正确？？？Transact-SQL 参考WHILE设置重复执行 SQL 语句或语句块的条件。只要指定的条件为真，就重复执行语句。可以使用 BREAK 和 CONTINUE 关键字在循环内部控制 WHILE 循环中语句的执行。语法WHILE Boolean_express
Spark sql是spark内部最核心，也是社区最活跃的组件。Spark SQL支持在Spark中执行SQL,或者HiveQL的关系查询表达式。列式存储的类RDD（DataSet/DataFrame）数据类型以及对sql语句的支持使它更容易上手，同时，它对数据的抽取、清洗的特性，使它广泛的用于etl，甚至是机器学习领域。因此，saprk sql较其他spar
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2023-08-23 14:22:54
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1.什么是Spark SQLSpark SQL 是 Spark 用来处理结构化数据的一个模块，它提供了 2 个编程抽象： DataFrame 和 DataSet，并且作为分布式 SQL 查询引擎的作用执行流程2.Spark SQL 的特点1）易整合 2）统一的数据访问方式 3）兼容 Hive 4）标准的数据连接3.什么是DataFrame？与 RDD 类似，DataFrame 也是一个分布式数据容
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2023-09-04 22:13:20
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## SparkSQL 循环简介
在使用 SparkSQL 进行数据处理时，有时候我们会遇到需要循环操作的情况。循环是一种重复执行特定任务的方法，对于处理大规模数据来说，循环是一种非常有效的方式。在 SparkSQL 中，我们可以通过循环来遍历数据、执行特定操作或者进行迭代计算。
### SparkSQL 循环的基本原理
SparkSQL 是 Apache Spark 生态系统中的一个组件，
原创
2024-05-14 05:18:48
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目录一、背景二、用join替代in三、用join替换in且map端Join四、用Join替换in的坑一、背景经常遇到MySQL表太大，频繁查询影响性能，需要把MySQL数据同步到hive（通过解析MySQL binlog同步数据到hive），MySQL表一般会有create_time和update_time字段，如何同步到hive方便查询呢？我们采用的方式是按天快照，更新历史。 模拟SQL如下：在
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2023-07-27 16:12:05
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【理解】SparkSQL执行流程接收到查询，既可以是SQL语句，也可以是DSL语法，以一个SQL语句为例:1、Parser，第三方类库Antlr实现。将sql字符串切分成Token,根据语义规则解析成一颗AST语法树，称为Unresolved Logical Plan；如果没有语法错误，则解析成下面的语法树。否则返回语法错误信息。简单来说就是判断SQL语句是否符合规范，比如select from
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2023-08-08 13:26:12
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(1)in 不支持子查询 eg. select * from src where key in(select key from test);
支持查询个数 eg. select * from src where key in(1,2,3,4,5);
in 40000个 耗时25.766秒
in 80000个 耗时78.827
(2).union all/union
不支持顶层的union all
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2024-08-30 15:50:33
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目录回顾初始化流程Sql Parse 阶段Referencesspark.version=2.4.4回顾在学习SparkSQL运行流程原理前可以先了解下SparkSQL中涉及到的一些基础概念，SparkSQL架构通常SQL语句执行都会完成以下流程： 1、词法和语法解析Parse：生成逻辑计划 2、绑定Bind：生成可执行计划 3、优化Optimize：生成最优执行计划 4、执行Execute：返回
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2023-11-21 19:36:01
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# SparkSQL 循环实现指南
作为一名经验丰富的开发者，我深知循环在编程中的重要性。然而，SparkSQL 作为一个分布式数据处理引擎，其本身并不支持传统意义上的循环结构。但是，我们可以通过一些技巧来模拟循环的效果。本文将详细介绍如何在 SparkSQL 中实现循环。
## 1. 准备工作
在开始之前，请确保你已经安装了 Apache Spark，并熟悉基本的 SparkSQL 操作。
原创
2024-07-16 03:45:47
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文章目录一、循环控制1.1 while循环语句1.2 for循环语句（循环遍历）1.3 break和continue1.4 循环嵌套1.5 补充知识二、list（列表）2.1序列2.1.1概念2.1.2序列的分类2.2列表2.3列表的使用2.3.1“增”2.3.2“查”即获取2.3.3“改”即重赋值2.3.4“删”2.3.5“反转与排序”2.4序列通用操作附：第六讲作业 一、循环控制1.1 wh
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2024-09-10 23:17:17
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验证hive支持的语句，以下语句也被sparkSQL支持：<CREATE DATABASE cvv_db;
SHOW DATABASES;
ALTER DATABASE cvv_db SET DBPROPERTIES('edit
原创
2017-09-08 11:07:38
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众所周知，Catalyst Optimizer是Spark SQL的核心，它主要负责将SQL语句转换成最终的物理执行计划，在一定程度上决定了SQL
前言众所周知，Catalyst Optimizer是Spark SQL的核心，它主要负责将SQL语句转换成最终的物理执行计划，在一定程度上决定了SQL执行的性能。Catalyst在由Optimized Log
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2023-08-10 02:09:04
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前言
接下来我们学习SparkSQL他和Hql有些相似。Hql是将操作装换成MR，SparkSQL也是，不过是使用Spark引擎来操作，效率更高一些
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2023-07-28 17:18:26
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1、cache join和group by 作为变量2、设置shuffle过程中的并行度spark.sql.shuffle.partitions SQLContext.setConf()在hive数据仓库建设过程中 合理设置数据类型 比如能设置为INT的 不要设置为BigInt 减少数据类型导致的内存开销填写SQL时 尽量给出明确的列名 比如select name from students 不
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2023-09-13 22:48:44
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Spark SQL定义
Spark SQL是Spark的一个模块，它是用来处理结构化数据的。它将任务利用SQL的形式转换成RDD的计算。类似于Hive利用SQL转化成了MapReduce计算。Spark SQL优点它与Spark Core无缝集成，在项目中我们可以与Spark Core配合实现业务逻辑。它提供了同一的数据源接口它内嵌了Hive，可以连接外部已经部署好的Hive数据源，实现了Hive
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2023-09-04 20:07:02
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SparkSQL 编程一、SparkSession 新的起始点二、DataFrame2.1 创建2.2 SQL 风格语法(主要)2.3 DSL 风格语法(次要)2.4 RDD 转换为 DateFrame2.5 DateFrame 转换为 RDD三、DataSet3.1 创建3.2 RDD 转换为 DataSet3.3 DataSet 转换为 RDD四、DataFrame 与 DataSet 的互
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2023-08-10 19:50:14
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spark sql 可以说是 spark 中的精华部分了，我感觉整体复杂度是 spark streaming 的 5 倍以上，现在 spark 官方主推 structed streaming， spark streaming 维护的也不积极了， 我们基于 spark 来构建大数据计算任务，重心也要向 DataSet 转移，原来基于 RDD 写的代码迁移过来，好处是非常大的，尤其是在性能
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2023-08-28 09:52:55
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(1)in 不支持子查询 eg. select * from src where key in(select key from test);
支持查询个数 eg. select * from src where key in(1,2,3,4,5);
in 40000个 耗时25.766秒
in 80000个 耗时78.827
(2).union all/union
不支持顶层的union all
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2024-07-04 21:08:51
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官网链接： http://spark.apache.org/docs/latest/api/python/pyspark.html#pyspark.RDDRDD是Spark中的抽象数据结构类型，任何数据在Spark中都被表示为RDD。从编程的角度来看，RDD可以简单看成是一个数组。和普通数组的区别是，RDD中的数据是分区存储的，这样不同分区的数据就可以分布在不同的机器上，同时可以被并行处理。因此，
