在SparkSQL中，缓存表是一项非常重要的功能，它可以显著提高查询性能，尤其是在执行多次相同查询时。本文将详细阐述如何在SparkSQL中缓存表，包括缓存的基本概念、实现方法、代码示例和最佳实践。
## 什么是缓存？
缓存是一种将数据保存在内存中的技术，以减少后续访问时的延迟。在SparkSQL中，缓存表能将表的数据存储在内存中，使后续查询时可以快速访问。这种方式对于数据分析和处理非常有用，
原创
2024-08-03 06:47:22
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2.SparkSQL 编程 2.1 SparkSession 新的起始点
在老的版本中，SparkSQL 提供两种 SQL 查询起始点：一个叫 SQLContext，用于 Spark 自己
提供的 SQL 查询；一个叫 HiveContext，用于连接 Hive 的查询。
SparkSession 是 Spark 最新的 SQL
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2023-10-18 16:46:40
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概述本次我们将学习Spark core中的cache操作以及和 persist的区别。首先大家可能想到的是cache到底是什么呢？他有什么作用呢？我们可以带着这两个问题进行下面的学习。 本文结构：1. cache的产生背景 2. cache的作用 3. 源码解析cache于persist的区别，以及缓存级别详解1 cache的产生背景我们先做一个简单的测试读取一个本地文件做一次collect操作v
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2024-04-13 12:42:06
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在离线任务当中，我们经常需要调整任务中所涉及到的一些参数来使任务到达最优的效果，本文就介绍如选择Spark当中的缓存级别。 在Spark当中堆内存的计算使用被划分两块，分别是Storage内存和Shuffle内存，我们此次所调试的就是Stroage内存。0 2PART环境准备
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2023-11-02 11:50:58
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一、工作原理剖析1、图解二、性能优化1、设置Shuffle过程中的并行度：spark.sql.shuffle.partitions(SQLContext.setConf())
2、在Hive数据仓库建设过程中，合理设置数据类型，比如能设置为INT的，就不要设置为BIGINT。减少数据类型导致的不必要的内存开销。
3、编写SQL时，尽量给出明确的列名，比如select name from stu
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2023-06-05 11:07:11
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# SparkSQL缓存科普
在大数据处理领域，性能优化是一个永恒的主题。Apache Spark作为一种高效的集群计算框架，其成功的一个关键因素就是数据的高速处理能力，其中的缓存功能尤为重要。本文将对SparkSQL中的缓存进行详细解析，同时提供代码示例，并通过流程图与旅行图帮助读者更好地理解。
## 什么是SparkSQL缓存？
SparkSQL缓存是指将计算结果存储在内存中，以便在后续
1、缓冲缓冲的作用：可以在内存中持久化或缓存多个数据集。当持久化某个RDD后,每一个节点都将把计算的分片结果保存在内存中,如果对这个RDD进行重复使用的时候,就不需要重复计算了,可以直接从缓冲中取。缓冲的使用：//persist() 会对当前RDD进行持久化，可以使用参数来设置缓冲的方式，如在内存中、磁盘中、内存加磁盘
pairRdd.persist(pairRdd.persist(Sto
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2023-11-28 08:39:18
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一、 广播变量广播变量允许程序员将一个只读的变量缓存在每台机器上，而不用在任务之间传递变量。广播变量可被用于有效地给每个节点一个大输入数据集的副本。Spark还尝试使用高效地广播算法来分发变量，进而减少通信的开销。 Spark的动作通过一系列的步骤执行，这些步骤由分布式的洗牌操作分开。Spark自动地广播每个步骤每个任务需要的通用数据。这些广播数据被序列化地缓存，在运行任务之前被反序列化出来。这意
场景将本地文件toNGroup.txt中的内容：hadoop@master:~/resource$ cat toNGroup.txt
hadoop 29
hadoop 87
hadoop 39
hadoop 27
hadoop 88
spark 29
spark 90
spark 27
spark 84
spark 92
hadoop@master:~/resource$按照第一个字段分组，然后
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2024-05-07 12:20:49
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一、什么是DataSource表 二、DataSource表的优势 三、DataSource表的缺点 四、建DataSource表方法 一、什么是DataSource表Spark除了兼容Hive表之外，还支持datasource表。Spark针对Datasource表做了多项优化，读写性能较Hive表有非常大的提升。二、DataSource表的优势（1）写入文件方面：DataSourc
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2023-09-21 08:43:15
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Spark SQL支持通过DataFrame接口操作的多种不同的数据源。DataFrame提供支持统一的接口加载和保存数据源中的数据，包括：结构化数据，Parquet文件，JSON文件，Hive表 ，以及通过JDBC连接外部数据源。与Hive类似的，Spark SQL也可以创建临时表和持久表（即管理表），使用registerTempTable命令创建临时表，使用saveAsTable命令将数据保存
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2023-09-14 17:16:43
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1 DataFrame编程代码中创建DataFrame//1.先创建SparkSession
val spark = SparkSession.builder()
.appName("CreateDF").master("local[2]")
.getOrCreate()
//2.通过SparkSession创建DF
val df = spark.read.json("D:/users.j
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2023-09-11 21:21:40
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$spark-sql --help 查看帮助命令$设置任务个数，在这里修改为20个spark-sql>SET spark.sql.shuffle.partitions=20;$选择数据库spark-sql>use siat;$查询数据表spark-sql>select * from test;$使用registerTempTable代替1.0版本的regi
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2024-01-26 23:42:42
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注意本案是以HDFS离线数据为例1 spark操作hive sparksql读取hive中的数据不需要hive参与 , 读取HDFS中的数据和mysql中的元数据信息即可Sparksql本身就内置了hive功能加载hive的数据，本质上是不需要hive参与的，因为hive的表数据就在hdfs中，hive的表定义信息在mysql中不管数据还是定义，sparksql都可以直接去获取！步骤：要
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2023-08-25 23:32:48
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第四章 数据处理分析在SparkSQL模块中，将结构化数据封装到DataFrame或Dataset集合中后，提供两种方式分析处理数据，正如前面案例【词频统计WordCount】两种方式：第一种：DSL（domain-specific language）编程，调用DataFrame/Dataset API（函数），类似RDD中函数；第二种：SQL 编程，将DataFrame/Dataset注册为临时
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2023-11-03 07:43:20
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# SparkSQL 实现两表关联
在大数据处理和分析中，表的关联是一项非常重要的操作。SparkSQL作为大数据处理的强大工具，支持多种方式对表进行关联，帮助我们有效地从多个数据源中提取有用信息。本文将详细介绍如何在SparkSQL中实现两表关联，结构清晰，包含示例代码和图示。
## 一、关联的基本概念
在数据库中，表之间的关联通常是通过一个或多个匹配的列进行的。常见的关联类型有：
1.
1、SparkSQL基础理论1.1、RDD、DataFrame、Dataset区别（1）RDD弹性分布式数据集，Spark中最基础的数据抽象，特点是RDD只包含数据本身，没有数据结构。样例（2）DataFrame1、分布式数据集,可以理解为一张分布式表或视图
2、包含Schema信息(数据的结构信息,列名，列数据类型)
3、丰富的sql算子
4、弱类型,不支持编译期检查样例（3）DataSet1、
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2024-06-30 17:49:39
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目录0. 相关文章链接1. 创建表1.1. 启动spark-sql1.2. 建表参数1.3. 创建非分区表1.4. 创建分区表1.5. 在已有的hudi表上创建新表1.6. 通过CTAS (Create Table As Select)建表2. 插入数据2.1. 向非分区表插入数据2.2. 向分区表
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2024-04-03 16:16:16
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# 如何实现 Spark SQL 表的广播
在处理大数据时，Spark SQL 提供了一种强大的功能——表广播（Broadcast Table），这样我们可以有效地将小表广播到每个工作节点，从而加快大表与小表之间的连接。在这篇文章中，我们将分步骤学习如何实现 Spark SQL 表的广播，适合刚入行的小白。
## 整体流程
以下是实现 Spark SQL 表广播的主要步骤：
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# 如何在 SparkSQL 中实现表分区
SparkSQL 是一个强大的工具，用于处理大规模数据集合，特别是在数据分析和数据挖掘方面。表分区是 SparkSQL 中的一项重要特性，它能够提高查询性能并优化存储。本文将指导您如何在 SparkSQL 中实现表分区，适合刚入行的小白。
## 流程概述
在实现 SparkSQL 表分区之前，我们需要了解整体的流程。以下是实现 SparkSQL 表
