1 故障描述运行环境说明1.RedHat7.22.CM和CDH版本为5.15.03.Spark1.6问题现象在代码中使用HiveContext对象访问Hive表ods_user（该表为Parquet格式）时发现作业报错，异常如下：Exception in thread "main" org.spark-project.guava.util.concurrent.UncheckedExecution
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2024-09-18 11:23:09
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## 解决HiveSQL Union All数据丢失问题
### 1. 问题描述
在使用HiveSQL的UNION ALL操作时，有时会发生数据丢失的问题。这是因为HiveSQL的默认行为是将结果写入本地磁盘，而不是返回给用户。这就导致了数据丢失的情况。
### 2. 解决方案
要解决HiveSQL Union All数据丢失的问题，可以采用以下步骤：
| 步骤 | 说明
原创
2024-01-28 10:00:39
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# Hive使用union all数据丢失解决方案
## 1. 理解问题
在使用Hive进行数据处理时，有时会遇到使用`UNION ALL`操作合并多个表的需求。然而，使用`UNION ALL`操作时可能会出现数据丢失的问题。本文将介绍在Hive中使用`UNION ALL`操作时可能遇到的问题，并提供解决方案。
## 2. 问题分析
在Hive中使用`UNION ALL`操作时，可能会出现
原创
2023-08-29 06:36:58
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# Spark中的Union All操作
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个强大而灵活的分布式计算框架。Spark 能够高效处理大量数据，执行一系列复杂的操作。其中，“Union All”是一个重要的操作，常用于将多个数据集组合在一起。
## 什么是Union All？
“Union All”操作用于将多个数据集的行进行合并。在SQL中，“Union All”可以将两个或多个
# 学习使用Spark的union与unionAll算子
在大数据处理领域，Apache Spark 是一种广泛使用的计算框架，它能够对大数据进行快速处理和分析。在实际开发中，我们经常会遇到需要将多个数据集进行合并的场景，这时我们可以使用 Spark 的 union 和 unionAll 算子。本文将为你详细介绍如何使用这两个算子，并给出具体的实现步骤和代码。
## 整体流程
在本文中，我们
表的连接分成好几种类型。内连接（inner join）外连接（outer join）左连接（left join）右连接（right join）全连接（full join）LEFT ANTI JOIN只返回两张表匹配的记录，这叫内连接（inner join）。返回匹配的记录，以及表 A 多余的记录，这叫左连接（left join）。返回匹配的记录，以及表 B 多余的记录，这叫右连接（right jo
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2023-10-19 17:32:13
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## Hive union all 后 insert 丢失数据解析
在使用Hive进行数据处理时，我们经常会遇到需要将多个表的数据合并后插入到目标表中的情况。这时，我们通常会使用`union all`操作符来合并多个表的数据，然后再通过`insert into`语句将合并后的数据插入到目标表中。然而，在实际操作中，有时会发现通过`union all`合并后再插入数据时，会出现数据丢失的情况。本文
原创
2024-07-10 04:57:20
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# Hive UNION ALL LATERAL VIEW 数据丢失问题解析
## 介绍
Apache Hive是建立在Hadoop上的数据仓库基础设施，它为大规模数据提供了SQL查询功能。Hive提供了UNION操作符和LATERAL VIEW语法，用于处理复杂的查询和数据分析场景。然而，使用UNION ALL LATERAL VIEW时，有时会遇到数据丢失的问题，本文将解析这个问题并提供相
原创
2023-10-23 05:40:11
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# 解决HiveQL Union All精度丢失问题
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能够帮助你解决这个HiveQL Union All精度丢失的问题。在本篇文章中，我将向你展示整个解决问题的流程，并详细说明每一步需要做什么，以及使用的代码和其意义。
## 流程概览
下面是解决HiveQL Union All精度丢失问题的流程概览：
```mermaid
gantt
t
原创
2024-04-12 04:25:40
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6.3 parquet 数据SparkSQL模块中默认读取数据文件格式就是parquet列式存储数据，通过参数【spark.sql.sources.default】设置，默认值为【parquet】。范例演示代码：直接load加载parquet数据和指定parquet格式加载数据import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession}
/**
* S
1、union 和 union all 的区别Union，对两个结果集进行并集操作，不包括重复行，同时进行默认规则的排序；Union All，对两个结果集进行并集操作，包括重复行，不进行排序；Intersect，对两个结果集进行交集操作，不包括重复行，同时进行默认规则的排序；Minus，对两个结果集进行差操作，不包括重复行，同时进行默认规则的排序。（union是可以自己排序的哦，根据select后
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2023-06-12 20:49:16
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前一段时间看了Spark1.3的源码，其RPC通信机制是基于Akka的，但是在Spark1.6中，提供了2种实现方式：Netty(默认)、Akka 下面对比Spark1.3的Akka通信机制，看下Spark1.6中Master是如何与Worker进行通信。
首先看下Spark1.6中的Master类private[deploy] class Master( //v1.6
override
工作中，遇到同事之前写的oracle语句中有一个union all，并且很多地方都用到了。便在网上查了一下用法，以下是自己的理解。union （联合）将两个或者多个结果集合并。在使用时，两个结果集要有相同的列，并且字段类型需要一致。select id,name from tableAunion allselect name from tableB消息 205，级别 16，状态 1，第
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2023-10-30 22:34:51
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# Spark Union All 的性能问题分析与优化
在数据处理的过程中，我们经常需要将多个 DataFrame 合并成一个，这时 `union` 和 `unionAll` 是两个重要的操作。然而，许多使用 Apache Spark 的开发者在使用 `union all` 操作时会感到性能很慢。这篇文章将探讨 `union all` 的性能问题，并提供一些优化建议。
## 什么是 Unio
一、spark streaming和storm有何区别？一个实时毫秒，一个准实时亚秒，不过storm的吞吐率比较低。 二、spark有哪些组件？Master：管理集群和节点，不参与计算。Worker：计算节点，进程本身不参与计算，和master汇报。Driver：运行程序的main方法，创建sparkcontext对象。Spark context：控制整个application的生命周期
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2023-10-09 23:29:25
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Spark SQL 架构简介简单看一下Spark SQL 的架构。下面这张图描述了一条 SQL 提交之后需要经历的几个阶段，结合这些阶段就可以看到在哪些环节可以做优化。 很多时候，做数据仓库建模的同学更倾向于直接写 SQL 而非使用 Spark 的 DSL。一条 SQL 提交之后会被 Parser 解析并转化为 Unresolved Logical Plan。它的重点是 Lo
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2023-11-19 09:30:10
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Union运算符,其实就是将多个查询得到的结果集Result进行组合(叠加).那么,什么样的查询结果才能进行叠加呢?必须满足以上条件:1,结果集中的数据结构要相同;2,结果集中的列数要相等;即Result1的有三个列,那么Result2也必须且只能有三个列;3,结果集中的各对应列的数据类型要兼容;只有满足以上三个条件的多个结果集才可以进行Union运算.例如select a,b,c from ta
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2024-06-14 05:49:55
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2021SC@SDUSC目录2021SC@SDUSC聚合操作1.聚合消息2.计算度数聚合操作在很多Graph的分析任务中，聚合兄弟顶点的信息是关键步骤。例如，想要知道每个 用户的粉丝数以及这些粉丝的平均年龄，这就会用到聚合操作。很多迭代图的算法(例如， PageRank、Shortest Path > Connected component)都会多次聚合相邻顶点的属性。1.聚合消息Graph
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2024-01-17 10:25:23
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# 如何实现 Spark Union All 多次读取
在大数据处理的领域，Spark 是一款功能强大的分布式计算框架。而 Union All 是一种常见的操作，用于将多个 DataFrame 进行合并，通常用于从多个数据源中读取数据。本篇文章将给你详细介绍如何实现 Spark 中的 Union All 操作，以便你能在实际项目中得心应手。
## 流程概述
我们将通过以下几个步骤来完成 Sp
# 并行计算框架Spark中的Union All操作
在Spark并行计算框架中，Union All操作是一种常用的数据合并操作，用于将多个数据集合并成一个数据集。通过并行计算，可以提高数据处理的效率和性能。本文将介绍如何在Spark中使用Union All操作，并讨论如何通过调整并行参数来优化计算性能。
## Union All操作简介
Union All操作是将两个数据集合并成一个数据集
原创
2024-07-03 03:31:02
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