前几天用spark引擎执行了一个较大的sql，涉及的表和数据量都不少，不同时间段执行了几次都超时，经过上网及分析，尝试解决了此问题，使用spark引擎测试几次大概都在半个小时左右完成，不再出现超时现象一、问题现象摘抄部分现场日志如下：2022-02-01 13:02:12 INFO 22/02/01 13:02:12 [dag-scheduler-event-loop] INFO DAGSched
Spark SQL解析json文件一、get_json_object二、from_json三、explode四、案例：解析json格式日志数据数据处理 先介绍一下会用到的三个函数：get_json_object、from_json、explode一、get_json_object从一个json 字符串中根据指定的json 路径抽取一个json 对象def get_json_object(e: o
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2023-06-11 11:25:46
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继上一篇文章中简单介绍了如何在本地调试SparkSQL，详细地址，接下来我们测试如何将该功能在集群上实现，毕竟我们生产生活中数据量是很大，需要借助集群来进行相关的功能编译首先，我们需要将代码中设置的测试参数注释掉，这里推荐在本地测试的时候设置AppName以及Master ，而如果是想要在集群上运行，我们将对应的地方注释//在测试或者生产中 AppName以及Master我们是通过脚本进行指定的（
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2023-10-05 16:36:50
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# SparkSQL解析过程浅析
SparkSQL是Apache Spark中的一个重要组成部分，使得大数据的处理变得更加简单和高效。其核心功能在于能通过SQL语句来对数据进行操作，而这种操作背后有着复杂的解析过程。本文将对SparkSQL的解析过程进行一个简单的介绍，并通过代码示例加以说明。
## SparkSQL解析流程概述
SparkSQL的解析过程大致可以分为以下几个步骤：
1.
# SparkSQL 解析流程教程
## 1. 概述
在使用SparkSQL时，需要了解其解析流程，以便更好地理解数据处理过程。下面将详细介绍SparkSQL的解析流程，并给出每一步所需的代码和解释。
## 2. 解析流程
下面是SparkSQL的解析流程，可以用表格展现：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 读取SQL语句 |
| 2 | 词法分析（Toke
# SparkSQL 源码解析
Apache Spark 是一个广泛使用的大数据处理框架，其中 SparkSQL 作为其核心模块之一，提供了丰富的查询功能。通过解析 SparkSQL 的源码，我们不仅能够深入了解其实现机制，也能够掌握如何有效地在大数据环境中进行 SQL 查询。本文将深入探讨 SparkSQL 的基本架构及其实现原理，并附以相应的代码示例。
## SparkSQL 概述
Sp
# Spark SQL 数组解析
在大数据处理中，Spark SQL 是一个强大的工具，它允许用户使用 SQL 查询语言来处理和分析大规模数据集。数组是 Spark SQL 中重要的数据类型之一，特别是在分析嵌套结构数据时，能够有效地简化数据处理。本文将介绍 Spark SQL 中的数组解析，包括如何创建、访问和操作数组，并提供相关的代码示例。
## 什么是数组
在 Spark SQL 中，
1、前言 通过前面的文章我们了解到，spark sql通过catalyst框架解析sql，而在将sql语句转变为可执行的任务过程中会将大的sql解析流程划分为未解析的逻辑计划、解析后的逻辑计划、优化后的逻辑计划、物理计划、可执行物理计划等阶段。大概的解析流程如下所述：1）SQL语句经过SqlParser解
SparkSQL继承自Hive的接口，由于hive是基于MapReduce进行计算的，在计算过程中大量的中间数据要落地于磁盘，从而消耗了大量的I/O，降低了运行的效率，从而基于内存运算的SparkSQL应运而生。 首先说下传统数据库的解析，传统数据库的解析过程是按Rusult、Data Source、Operation的次序来解析的。传统数据库先将读入的SQL语句进行解析，分辨出SQL语句中哪
文章目录Json解析配置Maven依赖案例1.将有格式的字符串转为json对象2.将有格式
原创
2022-08-12 12:06:02
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# SparkSQL解析JSON数组的深入解析
在大数据处理中，JSON（JavaScript Object Notation）是一种广泛使用的数据交换格式。在Spark中，我们经常会遇到以JSON格式存储的数据，其中有时会包含数组。这篇文章将深入探讨如何使用SparkSQL解析这些JSON数组，并提供相应的代码示例。
## 1. JSON的基本概念
JSON是一种轻量级的数据交换格式，它易
# SparkSQL解析JSON文本
## 简介
在大数据处理中，Spark提供了强大的工具和库来处理和分析各种类型的数据。其中，SparkSQL是一款用于关系型和非关系型数据处理的Spark模块，它提供了一种统一的编程接口来处理结构化和半结构化数据。
JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式，常用于Web应用程序中。SparkSQL提供了一
原创
2023-10-09 09:50:48
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上一篇已经初始化完成sparkSession,以及各种初始化的类，从这篇开始我们着重说catalyst的整体流程。第一个流程是sql语句经过语法和词法分析解析成Unresolved Logical Plan。SparkSession.sql()从上一篇我们知道sqlParser=SparkSqlParser, SparkSqlParser是spark解析sql预发成LogicalPlan的核心类。
==> 什么是 Spark SQL？---> Spark SQL 是 Spark 用来处理结构化数据的一个模块---> 作用：提供一个编程抽象（DataFrame） 并且作为分布式 SQL 查询引擎---> 运行原理：将 Spark SQL 转化为 RDD
# SparkSQL 解析JSONArray字段
在大数据处理领域，Spark 是一个被广泛使用的开源大数据处理框架。SparkSQL 是 Spark 提供的一种用于处理结构化数据的模块，可以让用户使用 SQL 或者 DataFrame API 进行数据查询和分析。在实际应用中，我们经常会遇到需要解析 JSON 数组字段的情况，本文将介绍如何在 SparkSQL 中解析 JSON 数组字段。
# 实现SparkSQL解析表名称
## 步骤概览
为了实现SparkSQL解析表名称，我们需要按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 操作 |
|------|------|
| 1 | 创建SparkSession对象 |
| 2 | 使用SparkSession对象创建DataFrame对象 |
| 3 | 使用DataFrame对象调用`selectExpr`方法 |
| 4 | 调用
需求:将前些日子采集的评论存储到hbase中思路:先用fastjson解析评论,然后构造rdd,最后使用spark与phoenix交互,把数据存储到hbase中部分数据: 1 [
2 {
3 "referenceName": "Apple iPhone XR 64GB 黑色 移动联通电信4G全网通手机 双卡双待",
4 "creationTime": "20
1 不同结构数据操作1.1 嵌套结构Dots（.）可用于访问嵌套列的结构和映射。// input
{
"a": {
"b": 1
}
}
Python: events.select("a.b")
Scala: events.select("a.b")
SQL: select a.b from events
// output
{
"b": 1
}嵌套列：SQL
# 基于Spark SQL解析JSON数据的方案
在当今大数据环境中，JSON（JavaScript Object Notation）格式的数据广泛应用于存储和交换信息。Spark SQL提供了强大的JSON解析能力，允许用户通过简单的SQL查询来处理JSON数据。本文将针对一个具体问题，介绍如何使用Spark SQL解析JSON数据，包括代码示例和辅助性图表。
## 问题概述
假设我们有一
前两天一直在忙本职工作， 最近才有时间闲下来看了一下SparkSql的执行过程， 记录一下。
主要是通过sqlContext.sql() 这个方法作为一个入口。
在这之前先得知道一句SQL传到 sql()这个方法里面后要经历好几次转换， 最终生成一个executedPlan去执行。
总的过程分下面几步：
1.通过Sqlparse 转成unresol
