目录count(*)的实现方式其他 count() 的用法以及对比参考资料 count(*)的实现方式在不同的MySQL引擎中，count(*)有不同的实现方式。MyISAM引擎把一个表的总行数存在了磁盘上，因此执行count(*)的时候会直接返回这个数，效率很高；InnoDB引擎执行count(*)的时候，需要把数据一行一行地从引擎里面读出来，然后累积计数。注意这里是没有过滤条件的count(
转载
2023-07-21 19:18:49
282阅读
要点 Spark SQL/DataFrame如何理解？ 如何使用spark SQL编写统计代码？ 如何查看spark任务监控过程？ Spark SQL程序开发需要注意哪些内容？1、Spark SQL/DataFrame如何理解Spark SQL 是 Spark 生态系统里用于处理结构化大数据的模块，该模块里最重要的概念就是 DataFrame, 相信熟悉 R 语言的工程师对此并不陌生。Sp
转载
2023-11-07 06:39:50
0阅读
在使用Spark SQL进行数据处理时，`count`函数是最常用的操作之一。这个操作可以帮助我们快速了解数据的规模，以便进行后续的分析和处理。接下来，我们将深入探讨如何解决与“Spark SQL编程count”相关的问题。以下是我们解决过程的详细记录。
### 环境准备
在开始之前，我们需要确保有一个合适的环境来运行Spark SQL。以下是一些基础要求：
- **前置依赖安装**：
1.Spark SQL概述1）Spark SQL是Spark核心功能的一部分，是在2014年4月份Spark1.0版本时发布的。2）Spark SQL可以直接运行SQL或者HiveQL语句3）BI工具通过JDBC连接SparkSQL查询数据4）Spark SQL支持Python、Scala、Java和R语言5）Spark SQL不仅仅是SQL6）Spark SQL远远比SQL要强大7）
转载
2023-12-24 22:41:23
321阅读
Spark Sql之count distinct学习内容spark 对count（distinct）的优化数据膨胀原理distinct数据膨胀grouping sets数据膨胀开个坑distinct源码spark sql grouping sets优化思路1、增加 expand的过程中partition 的数量2、缩减expand 的数据量参考 学习内容spark 对count（distinct
转载
2023-08-18 16:13:10
621阅读
# 在 Spark SQL 中使用 COUNT DISTINCT 统计多列
Spark SQL 是一个强大的分布式数据处理引擎，特别适合进行大数据分析。在许多数据分析场景中，我们常常需要统计某些列的独特值。这时，`COUNT DISTINCT` 功能就显得尤为重要。然而，当我们要统计多个列的独特值时，直观的统计方法需要一些技巧。本文将介绍如何在 Spark SQL 中实现这一点，并提供代码示例。
原创
2024-08-31 10:14:17
146阅读
# Spark SQL查询入门及示例
## 1. 引言
随着大数据时代的到来，数据分析和处理变得越来越重要。Spark作为一个快速、通用的计算引擎，提供了强大的数据处理能力。其中，Spark SQL是Spark的组件之一，它提供了一种用于结构化数据处理的API，并支持SQL查询语言。本文将介绍Spark SQL查询的基本概念、用法和示例代码，帮助读者快速上手Spark SQL查询。
## 2
原创
2023-08-20 08:37:13
208阅读
spark中用sql方式查询的方法步骤
转载
2019-10-08 21:36:00
190阅读
# 使用Spark SQL实现Count开窗函数
在数据分析和处理的过程中，窗口函数（Window Function）是非常重要的一个概念。窗口函数可以对一组行进行计算，而这些行可以是当前行的上下文。本文将详细讲解如何在Spark SQL中实现Count开窗函数，并通过示例帮助你更好地理解过程。
## 文章结构概览
本文将按照以下步骤进行讲解：
| 步骤 | 说明 |
| ---- | -
本文翻译自Be in charge of Query Excution in Spark SQL背景自spark 2.x 的sql以及申明行DataFrame APi以来，在spark查询数据越来越方便。仅仅用几行代码就能表达出复杂的查询逻辑以及实现复杂的操作。 这个api最大的优势在于用户不需要考虑太多的执行情况，自动有优化器优化出最有效率的执行方式去执行此次查询。而且有效的查询语句执行不仅是因
转载
2023-08-24 12:56:10
99阅读
目录SparkSQL概述什么是Spark SQLSpark SQL特点什么是DataFrameRDD与DataFrame区别：什么是DataSetSparkSQL编程新的起始点DataFrame创建SQL语法DSL语法RDD转换为DataFrame&DataFrame转换为RDDDataSet创建DataSetDataFrame转DataSet&DataSet转DataFrameR
文章目录一、数据结构——RDD二、RDD实现World Count三、算子1、转化算子transcation2、动作算子action3、引起shuffle过程的Spark算子四、宽窄依赖五、RDD缓存1、级别2、cache()、persist()、checkpoint()区别六、广播变量和累加器1、广播变量2、累加器 一、数据结构——RDD什么是RDD? RDD（Resilient Distr
转载
2024-08-16 13:49:52
65阅读
Spark SQL 总结概述Spark Sql 是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。特点spark sql 要比hive执行的速度要快，原因在于spark sql不用通过mapreduce来执行程序，减少了执行的复杂性。Spark sql 可以将数据转化为RDD(内存中)，大大提高了执行的
转载
2023-10-29 19:53:14
127阅读
概述本文讲述如何使用checkpoint来保存rdd，并读取还原rdd的数据。checkpoint简介checkpoint可以把rdd持久化到磁盘上，可以是本地磁盘也可以是外部存储系统(比如：hadoop文件系统)。要注意的是：在rdd进行checkpoint时，会先把rdd的血缘(lineage)去掉。另外：在大数据量的情况下，保存和读取rdd数据也会十分消耗资源。所以，是选择使用checkpo
转载
2024-02-27 20:24:12
44阅读
前言配置的虚拟机为Centos6.7系统，hadoop版本为2.6.0版本，先前已经完成搭建CentOS部署Hbase、CentOS6.7搭建Zookeeper和编写MapReduce前置插件Hadoop-Eclipse-Plugin 安装。在此基础上完成了Hive详解以及CentOS下部署Hive和Mysql和Spark框架在CentOS下部署搭建。Spark的组件Spark SQL的部署：Sp
转载
2024-01-19 13:49:49
40阅读
1.在sparksql打开时（beeline），查询一张表是有数据的，如果此时该表有清洗任务执行，并重新写入数据，那么会出现如下情况 a.在2.0.2版本，如果此时继续查询数据，那么查询结果为没有记录；如果执行refresh table tablename，那么再次查询可以查询到最新数据；如果关闭beeline之后，再重新查询此表，也会查询到最新数据； &nb
转载
2023-10-05 16:14:31
343阅读
# Spark Count Lazy
Apache Spark is an open-source framework that provides an interface for programming clusters with distributed data processing. One of the key features of Spark is lazy evaluation,
原创
2023-11-26 08:16:30
28阅读
# 如何实现Spark中的count distinct
## 1. 前言
作为一名经验丰富的开发者，我们经常会遇到需要对大规模数据进行处理的情况。在Spark中，如果我们需要对数据进行去重并计算唯一值的数量，通常会使用count distinct方法。在这篇文章中，我将教你如何在Spark中实现count distinct操作。
## 2. 流程图
```mermaid
flowchart T
原创
2024-05-05 05:33:01
150阅读
### 如何在 Spark 中实现 "Count Over"
在大数据处理的世界中，Apache Spark 是一种非常流行的分布式计算框架。特别是在处理数据分析时，我们常常需要计算特定列的总体计数，例如使用 SQL 中的 "COUNT OVER" 语句。今天，我将为刚入行的小白同事们详细讲解如何在 Spark 中实现这个功能。
#### 整体流程
我们可以将实现过程分为以下几个步骤：
|
原创
2024-08-11 04:04:12
55阅读
一、reduceByKey和groupByKey的区别1、reduceByKey：按照 key进行聚合，在 shuffle 之前有 combine（预聚合）操作，返回结果是 RDD[k,v]。2、groupByKey：按照 key进行分组，直接进行 shuffle。开发指导：reduceByKey比 groupByKey，建议使用。但是需要注意是否会影响业务逻辑。1、reduceByKey(fun
