# Spark中WITH AS的使用限制
## 什么是WITH AS
在SQL中，`WITH AS`子句，又称为公用表表达式（Common Table Expression，CTE），允许用户定义临时结果集，可以在SELECT、INSERT、UPDATE或DELETE语句中引用。Spark SQL也支持这一功能，使得复杂的查询可以通过分步执行来提高可读性和可维护性。
以下是一个简单的使用示例
原创
2024-09-17 06:10:32
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导语经过一段时间的学习，对spark的认识更深入了一些。有几个知识点一起再来学习一下。1、spark参数的理解spark.default.parallelism：该参数用于设置每个stage的默认task数量。 spark.sql.shuffle.partitions：对于Spark SQL中的shuffle类语句，比如group by、join等，该参数代表了shuffle read task的
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2023-09-06 16:07:14
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目录Part VI. Advanced Analytics and Machine LearningAdvanced Analytics and Machine Learning Overview1.A Short Primer on Advanced Analytics2.Spark’s Advanced Analytics Toolkit3.ML in Action4.部署
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2023-12-31 16:39:59
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# Spark 限制使用资源参数的科普文章
Apache Spark 是一个强大的分布式数据处理框架，广泛应用于大数据分析、机器学习等领域。在实际应用中，合理配置 Spark 的资源限制参数能够帮助我们更好地管理集群资源，提高任务执行效率，避免资源浪费。本文将介绍 Spark 中一些重要的资源管理参数，并以代码示例进行详细说明。
## 一、Spark 资源配置参数概述
在 Spark 中，资
原创
2024-08-28 08:07:09
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目录1、静态资源调度 2、动态资源调度3、配置 hadoop 中 yarn 相关文件4、启动 spark 作业查看是否动态资源调度 1、静态资源调度 当一个spark application运行在集群中时，会获取一批独立的executor进程专门为自己服务，比如运行task和存储数据。如果多个用户同时在使用一个集群，并且同时提交多个作业，
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2023-09-03 12:50:46
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# HDP中SPARK的使用
## 1. 流程概述
在HDP中使用SPARK主要包括以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 | 安装HDP和相关组件 |
| 步骤2 | 配置SPARK环境 |
| 步骤3 | 准备数据 |
| 步骤4 | 编写SPARK应用程序 |
| 步骤5 | 提交和执行应用程序 |
下面将详细介绍每个步骤所需的操作和代码。
原创
2024-02-02 07:27:10
177阅读
今天看到手册，不小心看到了这里，自己做了几个例子。
从MYSQL4.x开始，MYSQL就增加了以每个用户为基础，限制MYSQL服务器的资源利用。
自己查看MYSQL.USER 表就会发现里面最后几个字段：
mysql> select version();
+------------------------------------+
| version()
原创
2008-01-16 11:28:00
2456阅读
从MYSQL4.x开始，MYSQL就增加了以每个用户为基础，限制MYSQL服务器的资源利用。
自己查看MYSQL.USER 表就会发现里面最后几个字段：
mysql> use mysql；select * from user \G；
*************************** 36. row ***************************
Field: max
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精选
2013-01-19 19:22:10
675阅读
office 软件是微软公司出的办公软件产品，扇坠儿中的引用必须是对靠地点格肥肠的引用， 8 不能使用数组报业。
原创
2012-03-26 20:53:36
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<一>ShuffleMapTask计算结果的保存与读取 概要ShuffleMapTask的计算结果保存在哪，随后Stage中的task又是如何知道从哪里去读取的呢，这个过程一直让我困惑不已。用比较通俗一点的说法来解释一下Shuffle数据的写入和读取过程每一个task负责处理一个特定的data partitiontask在初始化的时候就已经明确处理结果可能会产生多少个不同的data p
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2024-09-24 16:08:33
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前言 继Spark性能调优基础篇讲解了每个Spark开发人员都必须熟知的开发调优与资源调优之后，本文作为《Spark性能优化指南》的高级篇，将深入分析数据倾斜调优与shuffle调优，以解决更加棘手的性能问题。 数据倾斜调优 调优概述 有的时候，我们可能会遇到大数据计算中一个最棘手的问题——数据倾斜，此时Spark作业的性能会比期望差很多。数据倾斜调优，就是使用各种技术方案解决不同类型的数据倾
大数据大数据技术文章ranger-hdfs 插件组权限测试 当hdfs文件对外是公开的则该其他用户就算没有配置相关的权限一样可以进行相关的操作。当hdfs文件对外权限是没有开放的，其他用户若需要进行相关操作则需要通过Ranger进行相关权限的配置。首先 /input赋权 775 权限 下递归赋权750权限 让权限管理交给ranger测试1 建hive1,hive
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2024-01-02 17:24:05
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1.sparkSQL是什么sparkSQL主要是为了降低一些数据工作者使用门槛的降低,让一些科学家去编写一大堆代码是不现实的,所以产生了SQL查询模式2.sparkSQL应用场景老的sparkcore的入口API是SparkContext其功能主要是处理非结构化数据和半结构化数据而目前时代下数据源一般都是类似mysql,hbase等结构化数据源,所以spark团队专门针对需求设计了SparkSes
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2023-08-01 13:51:14
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本节主要内容本节部分内容来自官方文档：http://spark.apache.org/docs/latest/streaming-programming-guide.htmlDStream Transformation操作1. Transformation操作TransformationMeaningmap(func)对DStream中的各个元素进行func函数操作，然后返回一个新的DStream
一、概述 当kubernetes调度创建Pod后，Pod是否有足够的资源来运行容器，是非常重要的。资源分为两种类型——容器请求的资源和容器被限制的资源。请求和限制是kubernetes控制集群cpu和内存等资源的重要方式，他们是两种不同的机制容器请求的资源：容器向Kubernetes集群请求的资源容器被限制的资源：kubernete
原创
2024-05-28 09:38:47
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一、Transformation（转换算子）1、value类型1)、map：映射，将RDD的数据进行转换，比如对数据乘2、把数据转换为元组2)、mapPartition：对分区内数据进行map，入参是可迭代的集合，对入参进行map操作3)、mapPartitionWithIndex：带分区号的map操作，入参是分区号和可迭代的集合map和mapPartition的区别：map每次处理一条数据map
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2023-11-09 00:21:52
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一、
spark-submit1、类似于：hadoop jar; [主要负责jar包
的提交];2、语法：
spark-submit [options] <app jar | python file> [app arguments]通过- -help 查看参数：参数options：-master: 指定运行模式，
spark://host:port, mesos://h
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2023-06-11 15:37:07
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最近在学习spark，里面存在很多的概念，比较抽象。在这里说下个人对Spark中Driver和Executor的理解。Driver：Driver是Spark中Application也即代码的发布程序，可以理解为我们编写spark代码的主程序，因此只有一个，负责对spark中SparkContext对象进行创建，其中SparkContext对象负责创建Spark中的RDD（Spark中的基本数据结构
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2023-11-13 09:15:32
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一、上次课回顾二、IDEA整合Maven搭建Spark开发环境三、词频统计案例开发及上传jar包到服务器并准备测试数据四、提交Spark应用程序运行五、词频统计案例迭代之输出结果到HDFS六、词频统计案例迭代之处理多个输入文件七、词频统计案例之输入文件规则匹配八、带排序的词频统计案例开发及执行过程剖析九、带排序的词频统计案例spark-shell快速测试## 一、上次课回顾上次课博客总结： 1、若
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2023-11-06 13:41:02
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摘要：目的是基于zk搭建高可用Spark计算框架；首先安装scala环境；然后，配置spark相关配置文件；最后启动zookeeper，hadoop, spark，查看各个节点的进程情况, 展示demo, 验证spark高可用是怎么一回事。 前置linux集群系统配置：[1] 大数据学习前夕[01]:系统-网络-SSH JDK环境：[2] 大数据学习前夕[02]:JDK安装升级 zo
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2024-07-09 09:04:33
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