很多人在spark中使用默认提供的jdbc方法时，在数据库数据较大时经常发现任务 hang 住，其实是单线程任务过重导致，这时候需要提高读取的并发度。 下文以 mysql 为例进行说明。 在spark中使用jdbc在 spark-env.sh 文件中加入:export SPARK_CLASSPATH=/path/mysql-connector-java-5.1.34.jar任务提交时加入:--j
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2023-11-26 15:47:03
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in和exists的SQL执行效率分析A，B两个表，(1)当只显示一个表的数据如A，关系条件只一个如ID时，使用IN更快：select * from A where id in (select id from B) select * from A(2)当只显示一个表的数据如A，关系条件不只一个如ID，col1时，使用IN就不方便了，可以使用EXISTSwhere exists (select 1
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2023-12-12 18:02:15
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# 使用 Spark 进行 Group By 操作：按两个字段分组
Apache Spark 是一个强大的分布式计算引擎，支持大规模数据处理。在数据处理中，分组操作是非常常见的需求。本文将介绍如何使用 Spark 按两个字段分组，并提供相关的代码示例，帮助您理解这一操作的实际应用。
## Spark DataFrame 的基础
在 Spark 中，通常使用 DataFrame 来处理结构化数
exists : 强调的是是否返回结果集，不要求知道返回什么, 比如：select name from student where sex = 'm' and mark exists(select 1 from grade where ...)只要exists引导的子句有结果集返回，那么exists这个条件就算成立了,大家注意返回的字段始终为1，如果改成“select 2 from gr
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2024-06-05 10:40:00
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WHY？ IN 和 NOT IN 是比较常用的关键字，为什么要尽量避免呢？1、效率低 项目中遇到这么个情况：t1表 和 t2表 都是150w条数据，600M的样子，都不算大。但是这样一句查询 ↓select * from t1 where phone not in (select phone from t2) 直接就把我跑傻了。。。十几分钟，检查了一下 phone在两个表都建了索引，字段类型也是一
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2024-03-27 09:06:30
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# Spark SQL中的两个字段模糊匹配
在大数据处理过程中，我们常常需要从庞大的数据集中进行信息的筛选、比对和匹配。尤其是在处理文本数据时，模糊匹配显得尤为重要，它可以帮助我们找到相似的条目，尤其是在数据质量不高或数据来源多样的情况下。Spark SQL是一个强大的数据处理工具，它提供了多种方式来实现模糊匹配，本文将详细介绍如何在Spark SQL中实现两个字段的模糊匹配。
## 模糊匹配
# SQL SERVER IN两个字段
随着数据量的不断增长和业务需求的提高，对于数据的查询和分析也越来越复杂。在SQL Server中，使用IN关键字可以方便地查询一个字段中的多个值，但如果需要查询两个字段中的值，该如何操作呢？本文将介绍在SQL Server中使用IN关键字查询两个字段的方法，并给出相应的代码示例。
## IN关键字简介
IN是SQL语言中的一个关键字，用于判断一个字段的
原创
2023-12-30 10:02:09
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MyBatis 是一种持久层框架，介于 JDBC 和 Hibernate 之间。通过 MyBatis 减少了手写 SQL 语句的痛苦，使用者可以灵活使用 SQL 语句，支持高级映射。但是 MyBatis 的推出不是只是为了安全问题，有很多开发认为使用了 MyBatis 就不会存在 SQL 注入了，真的是这样吗？使用了 MyBatis 就不会有 SQL 注入了吗？答案很明显是 NO。MyBat
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2024-06-17 10:58:17
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sparksql的三种join实现 引言 Join是SQL语句中的常用操作，良好的表结构能够将数据分散在不同的表中，使其符合某种范式，减少表冗余、更新容错等。而建立表和表之间关系的最佳方式就是Join操作。对于Spark来说有3中Join的实现，每种Join对应着不同的应用场景：Broadcast Hash Join ： 适合一张较小的表和一张大表进行join Shuffle Hash Join
RDD的属性包含了哪些东西呢？ RDD的属性用来描述当前数据集的状态，数据集由数据的分区（partition）组成，并由（block）映射成真实数据。RDD 的主要属性可以分为 3 类：与其他 RDD 的关系（parents、dependencies）；数据(partitioner、checkpoint、storage level、iterator 等)；RDD 自身属性(sparkco
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2024-10-14 17:16:47
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如何让行列计算兼容呢？本来想找找Superset是否有代码可以参考，马上就想到，Superset自定义的metrics，公式是透传给数据库的，也就是说Superset没有这样的功能。2019-08-05补充：行列计算兼容是可行的，无论是两个df.column相加，还是两个df.column相加得到的结果，再与数字相加，结果都是pandas.core.series.Series对象，可
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2024-08-19 02:56:14
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上网查了一下，关于sql中的in和exists,大家普遍关心的是效率问题：通常情况下采用exists要比in效率高，因为IN不走索引，但要看实际情况具体使用：IN适合于外表大而内表小的情况；EXISTS适合于外表小而内表大的情况。 今天我要说的是sql中的in(三值逻辑)与exists(二值逻辑)。所谓二值逻辑,即true或false，三值逻辑，即
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2024-05-06 14:32:02
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提示：客户端与服务器的格式在SQL语句内可完成的许多转换和格式化工作都可以直接在客户端应用程序内完成。但一般来说，在数据库服务器上完成这些操作比在客户端中完成要快得多。一、拼接字段 拼接（concatenate）将值联结到一起（将一个值附加到另一个值）构成单个值。解决办法是把两个列拼接起来。在SQL中的SELECT语句中，可使用一个特殊的操作符来拼接两个列。根据你所使用的DBMS，此操作
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2023-09-27 04:58:35
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比较Oracle SQL中的两个字段的值(Comparing two fields' values in Oracle SQL)我在Oracle中有这样的声明：select agnt_name,
exporter_name
from
(
select agnt_name,
exporter_name
from Exporters
union all
select agnt_name,
export
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2023-10-30 19:18:06
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在sql语言中对数据进行适当的操作，能够有效地减少查询出数据之后业务逻辑的代码量，因此本篇博文将介绍sql语言中的拼接数据的功能。 本文将介绍拼接字段、拼接列，以及在一定的限制下拼接同一字段中不同列数据的功能。Mysql和Sql Server在这项功能中各有不同，因此分开介绍。 以下图中的表格为例：Sql Server&nb
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2023-08-17 01:52:46
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使用MapReduce编程模型需要为每一步实现一个MapReduce作业，一共存在包含七个MapRduce作业。每个mapreduce作业都包含map 和reduce，其中map从hdfs读数据，输出数据通过Shuffle把键值对发送到Reduce，Reduce阶段以<key，Iterator<value>>作为输入，输出经过处理的键值对到HDFS。 七个Map
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2023-12-02 18:33:17
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两个字段相加的值排序 mysql sql两个字段相加
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2023-05-31 21:14:00
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索引是存储引擎用于快速查找记录的一种数据结构，我们可以通过合理的使用数据库索引以提高数据库的访问效率。接下来主要介绍在MySQL 数据库中索引类型，以及如何创建出更加合理且高效的索引技巧。MySQL数据库的内部索引是由不同的存储引擎实现的，本文主要介绍一下 InnoDB存储引擎中的索引，InnoDB引擎中的索引是使用 B+树 的结构来存储的。InnoDB引擎中的B+树结构接下来我们看一下
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2024-03-18 06:46:09
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# SQL Server Update 两个字段
在SQL Server数据库中，更新数据是一种常见的操作。有时候我们需要同时更新两个字段的数值，可以通过一条SQL更新语句完成。下面我们来介绍如何使用SQL Server更新两个字段的数值。
## 更新两个字段的数值
假设我们有一个名为`Students`的表，包含以下字段：`StudentID`、`Name`、`Age`、`Grade`。现
原创
2024-03-25 06:29:34
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# SQL Server 加两个字段的操作
在日常数据库编程中，添加新字段到数据库表是一项常见且重要的操作。更新表结构可以很好地满足业务需求，比如增加额外的信息。本文将详细介绍在 SQL Server 中如何添加两个字段，包括相关的 SQL 代码示例，并提供图解以帮助理解这一过程。
## 什么是字段？
字段（Column）是表中数据的基本单位，是表格中的一列，每一列都有名称和数据类型。字段可
原创
2024-09-23 07:09:44
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