核心 1、介绍SparkSQL中的2中RDD转换成DataFrame的方式 2、使用反射推理模式 3、以编程的方式指定schemaSpark SQL支持将现有RDD转换为DataFrames的两种不同方法。第一种方法使用反射来推断包含特定类型对象的RDD模式。当您在编写Spark应用程序时已经知道架构时，这种基于反射的方法会导致更简洁的代码，并且可以很好地运行。 创建DataFrames的第二种
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2023-09-04 20:51:05
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一、简介Spark SQL是Spark中处理结构化数据的模块。与基础的Spark RDD API不同，Spark SQL的接口提供了更多关于数据的结构信息和计算任务的运行时信息。在Spark内部，Spark SQL会能够用于做优化的信息比RDD API更多一些。Spark SQL如今有了三种不同的API：SQL语句、DataFrame API和最新的Dataset API。不过真正运行计算的时候
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2023-11-20 00:38:09
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Hive on Spark udf 的用法
原创
2021-07-12 16:38:42
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Spark 2.x与1.x对比Spark 1.x：Spark Core（RDD）、Spark SQL（SQL+Dataframe+Dataset）、Spark Streaming、Spark MLlib、Spark GraphxSpark 2.x：Spark Core（RDD）、Spark SQL（ANSI-SQL+Subquery+Dataframe/Dataset）、Spark Streami
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2024-01-30 20:10:22
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文章目录一.Spark DataFrame概述1.1 创建DataFrame1.1.1 通过json文件创建DataFrame1.1.2 通过CSV文件创建DataFrame1.1.3 通过hive table创建DataFrame1.1.4 通过jdbc数据源创建DataFrame二.Spark SQL实战2.1 DataFrame的统计信息2.2 DataFrame的select操作2.3
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2023-11-20 23:35:19
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本文目录 一、Apache Spark 二、Spark SQL发展历程 三、Spark SQL底层执行原理 四、Catalyst 的两大优化一、Apache SparkApache Spark是用于大规模数据处理的统一分析引擎，基于内存计算，提高了在大数据环境下数据处理的实时性，同时保证了高容错性和高可伸缩性，允许用户将Spark部署在大量硬件之上，形成集群。Spark源码从1.x的40w行发展到
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2023-11-27 20:51:51
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Hive是目前大数据领域，事实上的SQL标准。其底层默认是基于MapReduce实现的，但是由于MapReduce速度实在比较慢，因此这两年，陆续出来了新的SQL查询引擎。包括Spark SQL，Hive On Tez，Hive On Spark等。Spark SQL与Hive On Spark是不一样的。Spark SQL是Spark自己研发出来的针对各种数据源，包括Hive、JSON、Parq
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2023-07-14 22:44:47
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升级背景CDH6默认没有Spark-SQL，对于代码开发者来说，有没有Spark-SQL都不重要，因为开发者使用SQL语句较少。而对于数据仓库和数据分析人员来说，Hive SQL较慢，Spark-SQL还是比较合适的。但是CDH稍微有点自私，为了力推自家的Impala框架，阉割掉了Spark的SparkSQL工具，也即CDH不自带SparkSQL工具。如果相关工作人员需要在CDH中使用SparkS
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2023-06-14 17:41:45
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一、认识Spark sql1、什么是Sparksql?spark sql是spark的一个模块，主要用于进行结构化数据的处理，它提供的最核心抽象就是DataFrame。2、SparkSQL的作用？提供一个编程抽象（DataFrame），并且作为分布式SQL查询引擎DataFrame：它可以根据很多源进行构建，包括：结构化的数据文件、hive中的表，外部的关系型数据库、以及RDD3、运行原理将Spa
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2023-07-18 22:29:52
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自定义函数被称为（UDF） UDF分为三种：UDF ：输入一行，返回一个结果 ；一对一；比如定义一个函数，功能是输入一个IP地址，返回一个对应的省份 UDTF：输入一行，返回多行(hive)；一对多；sparkSQL中没有UDTF，spark中用flatMap即可实现该功能 UDAF：输入多行,返回一行；aggregate(聚合),count,sum这些是spark自带的聚合函数,但是复杂的业务,
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2023-09-10 19:41:26
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Spark SQL 是 Spark 的一个结构化数据处理模块，提供了一个 DataFrame 的抽象模型，在 Spark 1.6.0之后，又加入了 DataSet 的抽象模型，因此它是一个分布式 SQL 查询引擎，Spark SQL 主要由 Catalyst 优化，Spark SQL 内核，Hive 支持三部分组成。Spark SQL的架构是什么样的？如上所示，虽然有点复杂，但是并不影响我们的学习
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2023-09-16 00:18:53
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一、Spark.Sql简介Spark.sql是Spark四大组件之一，是Spark数据处理中用的最多的组件。SparkSQL在SparkCore的基础上对外提供了SQL接口，可以让熟悉SQL的技术人员快速上手。其编程入口为SparkSession。.SparkSQL所有的内容位于pyspark.sql这个模块下，包含了SparkSession、Column、Row等众多的核心内容。SparkSQL
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2023-06-19 16:33:50
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1 SparkSQL 定义UDF函数目前在SparkSQL中，仅仅支持UDF和UDAF函数，python仅支持UDF。1.1 定义方式定义方式有两种：sparksession.udf.register() 注册的UDF可以用于DSL和SQL，返回值用于DSL风格，传参内的名字用于SQL风格。udf对象 = sparksession.udf.register(参数1，参数2，参数3）参数1：UDF名
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2023-06-19 17:30:05
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spark sql 性能技术简介:
1,内存列存储(in-memory columnar storage):Spark sql 的数据,不是使用 java 对象的方式来进行存储,而是使用了面向列的方式进行存储。每一列作为一个数据存储的单位，从而大大的优化了内存的使用效率，减少了对内存的消耗,也就避免了gc的大量数据的性能消耗
2,字节码生成技术(byte-core generati
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2023-11-26 23:14:43
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文章目录1. 什么是 Spark SQL2. 特点3. 为什么要学习Spark SQL4. 核心的概念：表（DataFrame 或 Dataset）1. 什么是 Spark SQLSpark
原创
2024-04-22 10:58:52
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一、简介
Spark SQL是Spark中处理结构化数据的模块。与的Spark RDD API不同，Spark SQL的接口提供了更多关于数据的结构信息和计算任务的运行时信息。在Spark内部，Spark SQL会能够用于做优化的信息比RDD API更多一些。Spark SQL如今有了三种不同的API：SQL语句、DataFrame API和最
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2023-09-05 09:59:37
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spark SQL的DataFrame的操作以及和RDD的转换相关概念：
spark的核心是RDD，它是弹性分布式数据集，对应着一
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2023-06-19 16:58:57
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spark的shuffle和原理分析1 、概述Shuffle就是对数据进行重组，由于分布式计算的特性和要求，在实现细节上更加繁琐和复杂。
在MapReduce框架，Shuffle是连接Map和Reduce之间的桥梁，Map阶段通过shuffle读取数据并输出到对应的Reduce；而Reduce阶段负责从Map端拉取数据并进行计算。在整个shuffle过程中，往往伴随着大量的磁盘和网络I/O。所以
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2023-08-02 07:48:43
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1、Shuffle概念shuffle是spark中数据重分发的一种机制，以便于在跨分区进行数据的分组。 shuffle通常会引起executor与节点之间的数据复制，这期间会有大量的网络I/O,磁盘I/O和数据的序列化。这使得shuffle操作十分地复杂和昂贵。 在shuffle内部，单个map tasks的结果被保存在内存中，直到放不下为止。然后，根据目标分区对它们进行排序，并将它们写入单个文件
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2023-07-07 23:29:06
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一、SparkSQL简介1、简介Spark SQL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。我们已经学习了Hive，它是将Hive SQL转换成MapReduce然后提交到集群上执行，大大简化了编写MapReduce的程序的复杂性，由于MapReduce这种计算模型执行效率比较慢。所有Spark SQL的应运而生，它是将
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2023-08-08 15:28:50
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