GIIS （Global Information Industry Summit）峰会已经进行如火如荼进行了半程。商业数据库这边明显已经冷了下来，$1100 一天的峰会价格，并不是每个企业都吃得消，再者，在东半球上海举行的 QCon 已经吸引了更多的关注，那里的互联网应用似乎更加吸引资本的青睐，入会价格同样不低，接近 6K RMB ，好在是全场票。L 这两天拿着 Spark, Hive， Hado
文章目录一、SparkSQL 核心编程介绍二、SparkSQL 核心概念2.1 DataFrame2.1.1 创建 DataFrame2.1.2 SQL 语法2.1.3 DSL 语法2.1.4 RDD 转换为 DataFrame2.1.5 DataFrame 转换为 RDD2.2 DataSet2.2.1 创建 DataSet2.2.2 RDD 转换为 DataSet2.2.3 DataSet
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2023-08-11 15:12:53
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### 如何实现SparkSQL执行换行SQL
作为一名经验丰富的开发者，我将会教你如何实现SparkSQL执行换行SQL。首先，让我们看一下整个实现的流程，然后逐步进行详细讲解。
#### 实现流程
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 创建SparkSession |
| 2 | 使用SparkSession创建DataFrame |
| 3 | 执行需要换行的
目录一、添加依赖二、配置log4j三、spark提交jar包四、读取文件(一)加载数据(二)保存数据1.Parquet2.json3.CSV4.MySql5.hive on spark6.IDEA的Spark中操作Hive一、添加依赖<properties>
<project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.
一 Spark SQL运行架构Spark SQL对SQL语句的处理和关系型数据库类似，即词法/语法解析、绑定、优化、执行。Spark SQL会先将SQL语句解析成一棵树，然后使用规则(Rule)对Tree进行绑定、优化等处理过程。Spark SQL由Core、Catalyst、Hive、Hive-ThriftServer四部分构成：Core: 负责处理数据的输入和输出，如获取数据，查询结果输出成D
原创
2023-08-04 15:22:56
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# MongoDB中的Group操作与条件限制解析
在处理大数据时，MongoDB提供了多种强大的聚合操作，其中之一便是`$group`。它可以将文档集合中的多个文档整合为一个文档，但在某些情况下，你可能会希望在`$group`阶段加入一些条件进行筛选。然而，在MongoDB的聚合管道中，`$group`操作并不直接支持条件语句。这无疑为一些开发者带来了困扰。本文将探讨这一点，并提供一些解决方案
（一）概述SparkSQL可以理解为在原生的RDD上做的一层封装，通过SparkSQL可以在scala和java中写SQL语句，并将结果作为Dataset/DataFrame返回。简单来讲，SparkSQL可以让我们像写SQL一样去处理内存中的数据。Dataset是一个数据的分布式集合，是Spark1.6之后新增的接口，它提供了RDD的优点和SparkSQL优化执行引擎的优点，一个Dataset相
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2023-09-02 11:23:50
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导读：由于SQL的易学易用的特点，为了扩大Spark的应用范围，增加了对SQL和Hive的支持。SparkSQL是spark最常用的组件之一，本节来介绍sparkSQL运行的核心机制。作者：小舰执行流程以上是SparkSQL的总体执行逻辑，与传统的SQL语句执行过程类似，大致分为SQL语句、逻辑计划、物理计划以及物理操作几个阶段，每个阶段又会做一些具体的事情，我们来具体看下各个阶段具体做了些什么。
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2023-08-08 06:20:19
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--spark启动 spark-sql --退出 spark-sql> quit; --退出spark-sql or spark-sql> exit; 1、查看已有的database show databases;
--切换数据库
use databaseName; 2、创建数据
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2023-08-11 16:58:37
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# BIOS文件与烧录：科普与代码示例
在计算机硬件领域，BIOS（基本输入输出系统）是一个至关重要的组件，它负责在计算机启动时初始化硬件并加载操作系统。然而，许多人可能对BIOS文件的执行与烧录存在误解。本文将对BIOS文件进行科普，并提供代码示例，同时使用饼状图和状态图来辅助说明。
## BIOS文件的基本概念
BIOS文件是一个固件文件，包含了启动计算机所需的基本指令和数据。它通常存储
# 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，
Spark SQL的运行过程 SQL在Spark执行要经历以下几步：用户提交SQL文本解析器将SQL文本解析成逻辑计划分析器结合Catalog对逻辑计划做进一步分析，验证表是否存在，操作是否支持等优化器对分析器分析的逻辑计划做进一步优化，如将过滤逻辑下推到子查询，查询改写，子查询共用等Planner再将优化后的逻辑计划根据预先设定的映射逻辑转换为物理执行计划物理执行计划做RDD计算，最终向用户返回
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2023-08-01 14:28:08
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目录0-前言1-查看SQL的执行计划1.1-explain的用法2-explain使用场景2.1-join 语句会过滤 null 的值吗？2.2-group by 分组语句会进行排序吗？2.3-哪条sql执行效率高呢？3-explain dependency的用法3.1-识别看似等价的代码3.2-识别SQL读取数据范围的差别4-explain authorization 的用法5-总结 0-前言
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
在上述示例中，你可以在WHERE子句中添加用于过滤行的条件，在HAVING子句中添加用于过滤分组的条件。在SQL中，可以在GROUP BY子句中加入条件，以进一步过滤结果。HAVING子句的使用方式类似于WHERE子句，但不同的是，它用于对GROUP BY子句生成的分组进行过滤。请注意，HAVING子句是对已分组的结果进行过滤，因此只能
原创
2023-08-07 11:19:56
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Spark-Sql介绍及使用Spark Sql 概述Spark sql 的前世今生什么是 Spark Sql为什么要学习 Spark SQLDataFrame什么是 DataFrameDataFrame与RDD的区别DataFrame与RDD的优缺点读取数据源创建 DataFrame读取文本文件创建 DataFrame读取 json 文件创建 DataFrame读取 parquet 列式存储格式
应用举例及流程概述//初始化SparkSession
val spark = SparkSession.builder().appName("example").master("local").getOrCreate()
val person = spark.read.text("examples/src/main/resources/people.txt").map(_.split(" "
Spark sql介绍是Spark用来处理结构化数据的一个模块，它提供了一个编程抽象叫做DataFrame并且作为分布式SQL查询引擎的作用。（在Spark中使用sql查询）DataFrame可处理结构化数据，所以Spark sql中先将数据集转化为RDD再将RDD转化为DataFrames对象，之后使用sql查询数据。Spark sql应用一、 在Spark-shell中：SparkContex
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2023-09-01 11:44:35
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# Java SparkSQL执行SQL中文乱码问题解决指南
在进行数据处理的时候，如果要使用Java和SparkSQL来操作SQL数据库，往往会遇到中文乱码问题。在这篇文章中，我们将会详细探讨如何解决这一问题。从流程到具体代码，每个步骤都会明确解释，确保您能够顺利掌握这个过程。
## 流程梳理
在解决中文乱码的问题时，可以遵循以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ----
# Spark SQL 执行 SQL 结果存到文件
## 1. 流程概述
下表展示了实现将 Spark SQL 执行的结果存储到文件的详细步骤。
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 创建 SparkSession |
| 2 | 加载数据源 |
| 3 | 执行 SQL 查询 |
| 4 | 将结果存储到文件 |
## 2. 详细步骤
### 2.1 创建 S
