1.什么是Spark SQL • Spark SQL是Spark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。 • 我们已经学习了Hive，它是将Hive SQL转换成MapReduce然后提交到集群上执行，大大简化了编写MapReduce的程序的复杂性，由于Map
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2024-08-04 17:27:22
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# Spark 插入数据拼写的 SQL 实现教程
## 1. 简介
在使用 Spark 进行数据处理的过程中，有时候需要将数据插入到数据库中，这时就需要用到 Spark 插入数据拼写的 SQL。本文将详细介绍整个流程，并提供相应的代码示例帮助你快速上手。
## 2. 整体流程
下面是插入数据拼写的 SQL 的实现流程：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1 | 创建 Spark
原创
2024-01-18 08:19:15
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# MySQL插入数据太慢原因及优化方法
在开发过程中，我们经常会遇到MySQL插入数据太慢的情况。这可能会影响系统的性能和用户体验。本文将探讨MySQL插入数据太慢的原因，并提供一些优化方法。
## 原因分析
MySQL插入数据太慢可能有多种原因，主要包括以下几点：
1. **索引问题**：如果表中存在过多的索引，插入数据时需要更新索引，会导致插入速度变慢。
2. **硬件问题**：硬
原创
2024-06-30 03:33:56
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1.测试数据文件名 : people.json
内容 :
{"name":"Michael", "age":12}
{"name":"Andy", "age":30}
{"name":"Justin", "age":19}
{"name":"kafak", "age":19}这里我是在IDEA本地运行的 代码 所以Master我设置的是 Local2 .代码创建SaprkSessionSparkC
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2024-02-23 12:24:35
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# Spark SQL 覆盖插入
在进行大数据处理时，Spark SQL 是一个非常重要的组件，它提供了类似于 SQL 的语法来进行数据查询和分析。其中，覆盖插入是一个常用的操作，用于将新数据插入到现有表中，同时覆盖掉原有的数据。在本文中，我们将介绍如何使用 Spark SQL 进行覆盖插入操作，并提供相应的代码示例。
## 覆盖插入的概念
覆盖插入是一种数据操作方式，用于更新现有的数据表。
原创
2024-07-03 03:32:37
207阅读
# 实现Spark SQL插入分区没有数据的步骤
## 1. 简介
在Spark SQL中，我们经常需要将数据插入到分区表中。然而，有时候我们可能会遇到插入分区没有数据的情况。本文将指导你如何解决这个问题。
## 2. 解决步骤
下面是解决这个问题的步骤：
| 步骤 | 动作 |
| ------ | ------ |
| 步骤一 | 确认要插入的数据是否为空 |
| 步骤二 | 确认分区字
原创
2023-12-30 11:21:57
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本文针对spark的spark.sql.hive.caseSensitiveInferenceMode的参数含义及使用进行梳理、总结1. 参数含义 Spark 2.1.1引入了一个新的配置项: spark.sql.hive.caseSensitiveInferenceMode，默认值是NEVER_INFER，保持与spark 2.1.0一致的行为。但是Spark 2.2.0将此配置的默认值更改为I
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2023-09-21 18:33:17
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# MySQL 插入慢的解决方案
在开发数据库应用时，你可能会遇到 MySQL 插入速度慢的问题。本文将教你如何分析和解决这个问题。
## 解决流程
以下是解决 MySQL 插入慢问题的步骤：
| 步骤 | 说明 |
|------|-------------------------------|
| 1 | 分析现状
原创
2024-08-01 07:19:02
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SQL执行慢的问题排查和优化思路1. 问题发生时间2. 怎么发现的3. 当时的现象3.1 现象一3.1.1 主要考虑原因3.1.2 其他可能原因3.2 现象二3.2.1 主要考虑原因4. 具体的指标5. 排查的方案6. 排查后的解决方案6.1 索引6.2 SQL语句6.2.1 数据库结构6.2.2 架构6.2.3 其他7. 解决后的指标 1. 问题发生时间待补充2. 怎么发现的待补充3. 当时的
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2023-10-05 16:43:40
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大数据开发-Spark-开发Streaming处理数据 && 写入KafkaSpark Streaming+Kafka spark 写入 kafkaSpark Streaming + Kafka集成指南Spark Streaming消费Kafka数据的两种方案Direct模式和基于 Receiver 接收数据不一样，这种方式定期地从 Kafka 的 topic+partition
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2023-08-07 22:29:07
183阅读
1. Spark SQL基本概念1.1 了解什么是Spark SQL Spark SQL是Spark多种组件中其中一个, 主要是用于处理大规模的结构化数据什么是结构化数据:
一份数据集, 每一行都是有固定的列, 每一列的类型都是一致的, 我们将这种数据集称为结构化的数据
例如: MySQL表数据
1 张三 20
2 李四 18
3 王五 21为什么要学习Spark SQL呢?1- 会SQL的人
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2023-10-27 20:25:55
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引言：把基于mapreduce的离线hiveSQL任务迁移到sparkSQL，不但能大幅缩短任务运行时间，还能节省不少计算资源。最近我们也把组内2000左右的hivesql任务迁移到了sparkSQL，这里做个简单的记录和分享，本文偏重于具体条件下的方案选择。迁移背景SQL任务运行慢Hive SQL处理任务虽然较为稳定，但是其时效性已经达瓶颈，无法再进一步提升，同一个SQL，Hive比Spark执
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2023-07-27 22:30:36
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1、为什么需要RDD
分布式计算需要:分区控制Shuffle控制数据存储\序列化\发送数据计算API等一系列功能这些功能，不能简单的通过Python内置的本地集合对象（如 List\ 字典等）去完成。我们在分布式框架中，需要有一个统一的数据抽象对象，来实现上述分布式计算所需功能。2、什么是RDD
RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做弹性分布式数据集，是Spark
## 为什么Spark写入数据太慢？
在使用Spark进行大数据处理时，有时我们会遇到写入数据速度太慢的情况。这可能会导致任务执行时间过长，影响整个数据处理流程的效率。那么，究竟是什么原因导致了Spark写入数据太慢呢？
### 数据写入过程
在Spark中，数据写入的过程通常包括以下几个步骤：
1. 从数据源读取数据
2. 对数据进行转换和处理
3. 将处理后的数据写入目标数据源
其中
原创
2024-04-18 04:12:02
314阅读
文章目录一、需求分析及实现思路1.1 需求分析：当日新增付费用户首单分析1.2 整体实时计算框架流程1.3 具体业务流程图二、实时采集mysql数据2.1 canal实时采集mysql数据2.1.1 什么是canal2.1.2 canal使用场景①原始场景：阿里otter中间件的一部分②常见场景1：更新缓存服务器③常见场景2④常见场景32.1.3 canal的工作原理mysql的主从复制原理ca
Spark on Hive
• Hive只是作为了存储的角色
• SparkSQL作为计算的角色
– Hive on Spark
• Hive承担了一部分计算（解析SQL，优化SQL...）的和存储
• Spark作为了执行引擎的角色 Predicate
n. 谓语，述语
adj. 谓语的，述语的
v. 使……基于
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2024-07-29 22:18:23
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Doris系列 今天和大家分享一下Doris系列之动态分区操作 文章目录Doris系列前言一、动态分区概念二、使用步骤：1.以天为单位创建动态分区表2.以星期为单位创建动态分区表3.以月为单位创建动态分区表总结 前言 接着上次的Doris系列继续和大家分享，上一次主要和大家分享了Doris系列之物化视图操作，今天和大家分享一下Doris系列之动态分区操作。一、动态分区概念动态分区是在 Doris
前面有个join，可能是join的两边重复的key太多了。
原创
2022-07-19 11:46:31
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背景spark的分区无处不在，但是编程的时候又很少直接设置，本文想通过一个例子说明从spark读取数据到内存中后的分区数，然后经过shuffle操作后的分区数，最后再通过主动设置repartition函数时生成的分区数，把数据从读取到写出过程中的分区数做个总结分析首先我们写一段读取目录下的csv文件，对Dataframe进行shuffle操作，聚合操作后把数据写到另外一个目录中的代码来进行分析fr
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2023-09-12 10:42:47
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随着数据量的持续增长，企业越来越依赖于数据仓库以支持其业务决策。然而，数据仓库在进行全表插入操作时，有时会面临性能瓶颈，导致插入数据速度缓慢，影响到实时数据分析能力和业务运营效率。
### 问题背景
在我们公司的数据仓库中，随着业务量的增加，批量数据的插入变得愈加困难，数据插入操作的延迟开始显著影响到业务的实时报告和数据分析能力。
- **业务影响分析**：
- 数据报告延迟，无法满
