# SparkSQL Union优化指南
## 引言
在大数据处理过程中，SparkSQL凭借其高效、灵活的查询处理能力得到了广泛应用。特别是在数据的合并操作中，`UNION`是一个常见的SQL命令。然而，`UNION`的非优化使用不仅会导致性能下降，还可能增加资源消耗。本文将为您介绍SparkSQL中的`UNION`优化策略，并通过代码示例、状态图及序列图让您更好地理解相关概念。
## 什
本文写的有点小认真，也是之前做的项目的总结～1.研究目标1.1 介绍1.1.1 Spark SQL SparkSQL的前身是Shark，给熟悉RDBMS但又不理解MapReduce的技术人员提供快速上手的工具。随着Spark的发展， Shark对于Hive的太多依赖（如采用Hive的语法解析器、查询优化器等等），制约了Spark的One Stack Rule Them All的既定方针，制约了Sp
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2023-11-03 11:59:56
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上一篇文章 Spark-SQL解析原来如此简单 讲到了Spark-SQL通过Antlr4生成未解析的LogicalPlan。此时的LogicalPlan是Unresolve的，需要通过Catalog来绑定UnresolvedRelation 和UnresolvedAttribute，生成解析后的LogicalPlan。在Spark-SQL中，Catalog主要用于各
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2024-02-27 20:15:25
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Spark Sql JDBC实现 聚合、union、同数据源Join等下推简单熟悉下Spark Sql 处理JDBC数据源数据spark Sql处理JDBC数据源的代码比较简单，大家可以自行阅读官网使用demo。个人觉得比较鸡肋的地方单元测试如下： 说明： emp，dept是通过spark 读取mysql的同一个库的两张表test("selectSubQuery"){
val sql =
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2023-09-25 12:50:49
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目标掌握sparksql操作jdbc数据源掌握sparksql保存数据操作掌握sparksql整合hive要点1. jdbc数据源spark sql可以通过 JDBC 从关系型数据库中读取数据的方式创建DataFrame，通过对DataFrame一系列的计算后，还可以将数据再写回关系型数据库中1.1 通过sparksql加载mysql表中的数据添加mysql连接驱动jar包<dependen
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2024-09-14 23:49:49
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1、cache join和group by 作为变量2、设置shuffle过程中的并行度spark.sql.shuffle.partitions SQLContext.setConf()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 不要设置为BigInt 减少数据类型导致的内存开销填写SQL时 尽量给出明确的列名 比如select name from students 不
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2023-09-13 22:48:44
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Spark SQL之SQL优化主要关注于执行性能问题1、避免使用不必要的UDF函数UDF：用户定义函数，可以直接在SQL语句中计算的函数，如：count、sum、avg、max、min等2、没有指定数据分区SQL-1: SELECT date FROM test_table WHERE date = '20170829' and value = 1;
SQL-2: SELECT date FROM
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2023-08-04 14:27:16
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前言Join（连接）操作是大数据分析领域必不可少的操作，本文将从原理层面介绍SparkSQL支持的五大连接策略及其适用场景。通过本文的学习，你将会了解Spark SQL中五大连接策略的连接原理，并且学会根据不同的影响因素和不同的需求场景，选择合适的连接策略，从而更好地完成你的工作。五大连接策略Spark SQL内置了五种连接策略，分别如下所示：Broadcast Hash JoinShuffle
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2024-04-02 10:23:36
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# Spark SQL 优化
## 简介
在大数据处理中，Spark SQL 是一种分布式计算框架，用于处理结构化和半结构化数据。它提供了一种类似于 SQL 的 API，让用户可以通过 SQL 查询和操作数据。然而，由于大数据的特性，Spark SQL 的性能优化是非常重要的，可以显著提高数据处理的效率。
本文将重点介绍一些常见的 Spark SQL 优化技巧，包括数据本地性优化、查询优化、
原创
2023-10-19 14:38:22
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spark sql 可以说是 spark 中的精华部分了，我感觉整体复杂度是 spark streaming 的 5 倍以上，现在 spark 官方主推 structed streaming， spark streaming 维护的也不积极了， 我们基于 spark 来构建大数据计算任务，重心也要向 DataSet 转移，原来基于 RDD 写的代码迁移过来，好处是非常大的，尤其是在性能
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2023-08-28 09:52:55
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作者 | 郭俊字节跳动数据仓库架构团队负责数据仓库领域架构设计，支持字节跳动几乎所有产品线(包含但不限于抖音、今日头条、西瓜视频、火山视频)数据仓库方向的需求，如 Spark SQL / Druid 的二次开发和优化。字节跳动数据仓库架构负责人郭俊从 SparkSQL 的架构简介、字节跳动在 SparkSQL 引擎上的优化实践，以及字节跳动在 Spark Shuffle 稳定性提升和性能优化三个方
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2024-08-14 11:28:19
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五、条件列表值如果连续使用between替代in 六、无重复记录的结果集使用union all合并MySQL数据库中使用union或union all运算符将一个或多个列数相同的查询结果集上下合并成为一个查询结果集。其中union会合并各个结果集中相同的记录行，重复记录只显示一次外加自动排序，而union all运算符不去重不排序。因此，对于
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2024-04-20 21:55:39
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索引优化分析性能下降，SQL慢、执行时间长、等待时间长数据过多——分库分表关联太多的表，太多join——SQL优化没有充分利用到索引 ——索引建立服务器调优及各个参数设置——调整my.cnf其中优化手段“建立索引”最快捷也最常用。预热—常见通用的join查询其中：union关键字在使用时，两个结果的字段相等、字段数相等、字段顺序一致。union all和union的区别在于去重，union会去重。
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2023-12-09 16:40:19
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1、内存优化1.1、RDDRDD默认cache仅使用内存可以看到使用默认cache时，四个分区只在内存中缓存了3个分区，4.4G的数据使用kryo序列化+MEMORY_ONLY_SER 可以看到缓存了四个分区的全部数据，且只缓存了1445.8M所以这两种缓存方式如何选择，官网建议也就是说集群资源足够使用默认cache，资源紧张使用kryo序列化+MEMORY_ONLY_SER1.2、Da
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2023-11-23 19:02:50
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目录优化目的Spark-core的优化Yarn 模式下动态资源调度Shuffle阶段调优MapPartitions分区替换map计算结果使用foreachPartitions替代foreach设置num-executors参数设置executor-memory参数 设置executor-cores注意Collect的使用使用reduceByKey替换groupByKey数据倾斜将HDFS
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2023-12-15 09:53:24
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1 建表如下CREATE TABLE t92 ( a1 int(10) unsigned NOT NULL , b1 int(10) DEFAULT NULL, UNIQUE KEY (a1) ) ENGINE=Innd NOT NULL, b2
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2022-10-26 10:09:54
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1.使用multi-table-insert写法对union all进行优化（1）原SQL（目标是往一个新表user_new里，插入最大值和最小值的数据）insert into table user_new
select sex, max(age) as stat, 'max' as class
from user
group by sex
union all
select sex, min(ag
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2023-08-21 09:20:43
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索引优化与查询优化进行数据库调优的维度：索引失效。没有充分利用到索引 —— 索引建立关联查询太多JOIN (设计缺陷或不得已的需求) —— SQL优化服务器调优及各个参数设置(缓冲、线程数等) —— 调整my.cnγ数据过多 —— 分库分表虽然SQL查询优化的技术有很多，但是大方向上完全可以分成物理查询优化和逻辑查询优化两大块。物理查询优化是通过索引和表连接方式等技术来进行优化，这里重点需要掌握索
## 优化Hive Union操作
在Hive中，我们经常会用到UNION操作符来进行数据合并，但是在实际使用中可能会遇到性能问题，尤其是在处理大规模数据时。为了优化Hive Union操作，我们可以采取一些措施来提高查询性能。
### 1. 使用UNION ALL代替UNION
在Hive中，使用UNION ALL操作符可以将所有结果集合并在一起，而不去除重复数据。相比之下，UNION操作
原创
2024-04-12 04:29:04
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# 教你如何优化pyspark union操作
## 1. 流程
首先让我们来看一下整个优化pyspark union的流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 读取数据 |
| 2 | 对数据进行清洗和处理 |
| 3 | union操作 |
| 4 | 执行优化操作 |
| 5 | 输出数据 |
## 2. 代码实现
### 步骤1：读取数据
首先我们需
原创
2024-02-24 06:20:24
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