# 使用Spark SQL 对汉字进行排序的指导
在大数据处理领域，Spark无疑是一个非常强大的工具，而Spark SQL能够为我们提供强大的数据处理能力。在国际化的背景下，我们常常会遇到需要对汉字进行排序的需求。本文将详细指导你如何使用Spark SQL对汉字进行排序，包括所需的步骤、代码示例及详细解释。
## 一、流程概述
在开始我们的实践之前，先来看看实现汉字排序的一般流程。下面的表
分布式计算平台Spar k：SQL（一）一、回顾Spark中RDD的常用函数分区操作函数：mapPartitions、foreachPartition功能：与map和foreach基本功能一致，这两个函数是对分区进行操作的应用：对RDD数据处理时，需要构建资源时重分区函数：repartition、coalesce功能：调节RDD分区的个数应用：repartition实现调大、coalesce降低分
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2023-10-16 13:54:52
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SparkSQL简介及入门
一、概述 Spark为结构化数据处理引入了一个称为Spark SQL的编程模块。它提供了一个称为DataFrame（数据框）的编程抽象，DF的底层仍然是RDD，并且可以充当分布式SQL查询引擎。
1、SparkSQL的由来 SparkSQL的前身是Sh
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2024-08-14 16:11:53
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Spark SQL 之 Join 实现在这篇文章中：SparkSQL总体流程介绍Join基本要素Join基本实现流程sort merge join实现broadcast join实现hash join实现inner joinleft outer joinright outer joinfull outer joinleft semi joinleft anti join总结Join作为SQL中一个
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2024-10-26 20:10:32
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我们有这样一个文件 首先我们的思路是把输入文件数据转化成键值对的形式进行比较不就好了嘛！但是你要明白这一点，我们平时所使用的键值对是不具有比较意义的，也就说他们没法拿来直接比较。我们可以通过sortByKey，sortBy(pair._2)来进行单列的排序，但是没法进行两列的同时排序。那么我们该如何做呢？我们可以自定义一个键值对的比较
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2023-12-15 16:56:14
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# SparkSQL: 先排序后分组
## 简介
SparkSQL 是 Apache Spark 中的一种高性能、可扩展的数据处理引擎，它提供了类似于 SQL 的接口来查询结构化数据。在 SparkSQL 中，我们经常需要对数据进行排序和分组操作。本文将介绍如何在 SparkSQL 中先排序后分组的操作，并给出相应的代码示例。
## 先排序后分组的原理
在 SparkSQL 中，先排序后分
原创
2024-02-22 06:24:02
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# SparkSQL 中 collect_list 排序的实现方法
在数据分析中，SparkSQL 是一种非常流行的工具。它可以大规模处理数据，常常用于聚合和分析工作。对于初学者来说，可能会遇到诸如 `collect_list` 的函数，并希望对收集到的列表进行排序。在这篇文章中，我们将详细探讨如何在 SparkSQL 中使用 `collect_list` 函数并对其结果进行排序。
## 整体
原创
2024-08-20 07:22:23
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SQL常用的一些关键字1、distinct关键字显示没有重复记录的商品名称，商品价格和商品类别列表
select distinct ware_name,price from t_ware;2、使用计算列查询所有商品价格提高20%后的价格
select ware_id,ware_name,price*1.2 from t_ware'3、列的别名a) 不使用as
select ware_id,ware
目录前言方式1：采用groupByKey方式2：采用两阶段聚合优化方式3：先获取每个分区的TopN，后获取全局TopN方式4：采用aggregateByKey优缺点结语 前言在实际开发过程中，我们会经常碰到求TopN这样常见的需求，那在Spark中，是如何实现求TopN呢？带着这个问题，就来看一下TopN的实现方式都有哪些！方式1：采用groupByKey思路：按照key对数据进行聚合（grou
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2023-10-29 09:54:34
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目录1、第一种实现方式（采用groupByKey API）2、第二种实现方式（采用两阶段聚合优化）3、第三种实现方式（只获取每个分区的前N个数据）4、第四种实现方式（采用aggregateByKey API）5、第五种实现方式（采用二次排序实现）待更新代码中使用的源数据groupsort.txt内容如下aa 78
bb 98
aa 80
cc 98
aa 69
cc 87
bb 97
cc 86
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2023-08-17 17:32:04
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题目： -------学生表 //学号//学生姓名//学生性别 //学生出生年月//学生所在班级 --------课程表 //课程号//课程名称//教工编号 ------成绩表 //学号（外键）//课程号（外键）//成绩 ----教师表 //教工编号（主键）//教工姓名//教工性别/
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2024-06-04 11:42:01
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自定义排序（重要）spark中对简单的数据类型可以直接排序,但是对于一些复杂的条件以利用自定义排序来实现import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
//自定义排序
object CustomSortTest {
def main(args: Array[String]): Uni
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2024-03-06 03:22:09
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组合子句：order by、group by、having、where、limit n,m可以组合使用，
在这些子句都出现时，其顺序为：
where、group by、having、order by、limit n,m既where负责选出记录、group by将记录归组、having选出符合条件的记录组、在输出结果前order by按照要求对结果进行排序、limit n,m限制从第n+1行开始输出
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2024-05-29 11:23:39
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一. spark-sql
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秒
2.union all/union
不支持顶层
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2023-09-15 16:03:13
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前言Apache Spark在6月份分布了3.0.0版本，增加了许多性能优化方面的新特性。作为大数据分析的重要引擎，在SQL查询优化方面的新特性值得期待和使用。Spark在SQL查询方面的性能优化主要分为四个方向七个方面：开发交互方向新的Explain格式所有join支持hints动态优化自适应查询执行动态分区裁剪Catalyst提升增强嵌套列的裁剪和下推增强聚合的代码生成基础设施更新支持新的Sc
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2023-08-08 10:50:28
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Spark SQL是spark套件中一个模板，它将数据的计算任务通过SQL的形式转换成了RDD的计算，类似于Hive通过SQL的形式将数据的计算任务转换成了MapReduce。Spark SQL的特点： 1、和Spark Core的无缝集成，可以在写整个RDD应用的时候，配置Spark SQL来完成逻辑实现。 2、统一的数据访问方式，Spark SQL提供标准化的SQL查询。 3、Hive的继承，
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2023-09-19 06:37:19
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介绍用户一方面需要关系型操作，另一方面需要过程式的操作，shark只能进行关系型操作。Spark SQL可以将两者结合起来。Spark SQL由两个重要组成部分 DataFrame API 将关系型的处理与过程型处理结合起来，可以对外部数据源和Spark内建的分布式集合进行关系型操作压缩的列式存储，而不是Java/Scala对象Catalyst 提供了一整套性能分析、计划、运行时代码生成等的框架非
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2024-06-04 08:13:31
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文章目录前言一、SparkSession1、SparkSession介绍2、SparkSession构建3、sql与dsl实现词频统计4、spark开发形式发展二、DataFrame1、dataframe概述2、dataframe编程3、dataframe函数4、Catalyst 优化器5、spark读写外部数据源1、从本地文件系统加载JSON格式数据，保存为Parquet格式：2、加载文本数据
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2023-09-04 12:08:40
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Spark SQL实现原理-逻辑计划优化规则：ColumnPruning（列裁剪）规则该逻辑计划优化规则，尝试从逻辑计划中去掉不需要的列，从而减少读取数据的量。列裁剪效果列裁剪规则会在多种情况下生效，下面通过几个例子来理解该优化规则的行为：排序并进行列裁剪当有groupBy等聚合操作时，会把不需要的列在读取数据时去掉，以减少数据的读取量。case class Person(id: Long, na
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2023-09-25 04:50:48
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揭秘Spark SQL和DataFrame的本质1、Spark SQL与DataFrame 2、DataFrame与RDD 3、企业级最佳实践 一、SparkSQL与DataFrame 1、SparkSQL之所以是除了SparkCore以外最大的和最受关注的组件，原因是 a)处理一切存储介质和各种格式的数据（同时可以方便的扩展Spake SQL的功能来支持更多类型的数据，例如Kudu）
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2024-02-25 10:51:55
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