# 如何使用SparkSQL的over函数进行聚合
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，你经常会遇到需要使用SparkSQL来处理大规模数据的情况。在实际工作中，有时候需要使用`over`函数来进行聚合操作。今天，我们就来教你如何使用SparkSQL的`over`函数进行聚合操作。
## 步骤
下面是实现“sparksql over函数 聚合”的流程，我们可以用表格展示步骤：
| 步骤 |
文章目录一、groupBy() ---- 分组avg ---- 平均值stddev ---- 方差用GroupedDataset的API进行聚合二、多维聚合1.rollup()
原创
2022-08-12 10:34:35
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# SparkSQL 开启 Map 预聚合
## 引言
在大数据处理中，SparkSQL 是一个被广泛使用的工具，它提供了一种高效、简洁的方式来处理结构化数据。SparkSQL 通过将传统的MapReduce 操作转化为更高级别的 SQL 查询来加快处理速度。然而，即使在 SparkSQL 中，有时候也会遇到性能瓶颈。为了解决这个问题，我们可以开启 Map 预聚合功能来提高处理效率。
## 什
# SparkSQL 两阶段聚合
Apache Spark 是一个广泛使用的分布式计算框架，而 SparkSQL 则是它的一个重要组件，允许用户使用 SQL 查询来处理数据。两阶段聚合是利用 SparkSQL 中的聚合操作来提高性能的一种方法。在处理大规模数据时，传统的聚合方法可能会导致性能瓶颈，而两阶段聚合可以有效地优化聚合操作，有助于减少数据传输的量和计算的复杂性。
## 两阶段聚合的原理
在Spark中，也支持Hive中的自定义函数。自定义函数大致可以分为三种：UDF(User-Defined-Function)，即最基本的自定义函数，类似to_char,to_date等UDAF（User- Defined Aggregation Funcation），用户自定义聚合函数，类似在group by之后使用的sum,avgUDTF(User-Defined Table-Generati
用户自定义聚合函数强类型的Dataset和弱类型的DataFrame都提供了相关的聚合函数， 如countDistinct()，avg()，max()，min()。除此之外，用户可以设定自己的自定义聚合函数。 弱类型用户自定义聚合函数通过继承UserDefinedAggregateFunction来实现用户自定义聚合函数。下面展示一个求平均年龄的自定义聚合函数。首先创建自定于
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2023-07-28 15:34:01
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SQL常用函数一、聚合函数1、 用处2、 常用的聚合函数3、注意二、 条件判断-case when1、用处2、语法3、使用场景三.条件判断-if函数1、用处2、语法四、窗口函数1、用处2、语法：3、 常见窗口函数4、MySQL排序窗口函数的区别 一、聚合函数1、 用处聚合函数常和分组计算group by语句结合使用，对数据分组后执行计算并为每组返回唯一值。2、 常用的聚合函数COUNT()，SU
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2023-08-22 12:02:40
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版本spark 2.1.0前言利用spark-submit提交作业的时候，根据各种天花乱坠的教程我们会指定一大堆参数，借以提升并发和执行性能，比如–executor-cores 4
–num-executors 4
–executor-memory 8g
–conf spark.default.parallelism=50
–conf spark.sql.shuffle.partition
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2023-09-04 22:33:24
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紧接着系列博客上一篇Spark05-SparkSQL入门 的学习，这篇博客 主要讲解一些SparkSQL初级使用。聚合（Aggregations）内置的DataFrames函数提供常见的聚合，如count()、countDistinct()、avg()、max()、min()等。此外，用户并不局限于预定义的聚合函数，还可以创建自己的聚合函数。无用户定义的聚合函数(Untyped User-Defi
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2023-08-21 23:26:35
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概述spark自定义聚合函数需要继承一个抽象类UserDefinedAggregateFunction，并需要重写属性和方法:inputSchema：函数的参数列表，不过需要写成StructType的格式bufferSchema：中间结果的类型，比如求和时，a、b、c相加，需要先计算a+b并保存结果ab,然后计算ab+c，这个ab就是中间结果。dataType：返回值结果类型，显示是DataTyp
UDAF的使用（弱类型 基于DataFrame）用户自定义UDAF聚合函数需要实现以下两个步骤： 1、弱类型聚合函数 继承UserDefinedAggregateFunction 2、注册为函数：ss.udf.register(“avgCus”, new CusAvgFun)package SparkSQL
import org.apache.spark.sql.expressions.{Mut
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2023-09-02 00:12:01
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3-1 对表进行聚合查询聚合函数：用于汇总的函数聚合：将多行汇总为一行COUNT：计算表中的记录数（行数）通常，聚合函数会对NULL以外的对象进行汇总，所有的聚合函数，如果以列名为参数，那么在计算之前就已经把 NULL 排除在外了。但是只有COUNT函数例外，COUNT函数的结果根据参数的不同而不同，COUNT(*)会得到包含NULL在内的全部数据的行数，而COUNT(<列名>)会得到
微信公众号:数据挖掘与分析学习聚类是一种无监督的学习问题，目标是基于一些相似概念将实体的子集彼此分组。聚类通常用于探索性分析和/或作为分层监督学习管道的组成部分（其中针对每个聚类训练不同的分类器或回归模型）。spark.mllib 包支持下列模型:K-meansGaussian mixture1.K-meansK-means是最常用的聚类算法之一，它将数据点聚类为预定义数量的簇。spar
概述group by是开发中经常用到的SQL语句，从字面意思来看就是根据哪个字段或者哪几个字段对查询到的数据进行分组统计，既然是分组统计那如何分组呢？所以group by通常都是和聚合函数还有having一起使用。一、语法select 聚合函数(字段1)，字段2 from 表名 where 条件 group by 字段2,字段3 或者 select 聚合函数(字段1)，字段2 from 表名 wh
实现UDAF函数如果要自定义类要继承UserDefinedAggregateFunction 类UDAF 原理图：package sparkSqlimp
原创
2022-07-01 17:38:03
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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
行转列指的是将数据行中的某个或某些列的值，转换为新的列，从而实现“一列转多列”的操作。在数据分析和报表制作中，行转列是非常常见的需求。假设我们有以下数据：--表名为dateyearmonthamount199111.1199121.4199133.6199142.1199215.1199221.7199231.8199241.9如果我们想要将“month”列的取值作为新的列，将不同的取值作为列名，
开始之前典型实现可以通过下列方法实现非聚集索引：UNIQUE 约束在创建 UNIQUE 约束时，默认情况下将创建唯一非聚集索引，以便强制 UNIQUE 约束。 如果不存在该表的聚集索引，则可以指定唯一聚集索引。 独立于约束的索引默认情况下，如果未指定聚集，将创建非聚集索引。 对于每个表可创建的最大非聚集索引数为 999。 这包括使用 PRIMARY KEY
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2023-07-05 12:45:59
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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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