每次接触一个新的知识之前我都抱有恐惧之心，因为总认为自己没有接触到的知识都很高大上，比如上篇介绍到的Hadoop的安装与使用与本篇要介绍的Spark,其实在自己真正琢磨以后才发现本以为高大上的知识其实也不过如此。由于Spark是最新火起来的处理大数据的框架，国内教程资源少之甚少，所以本篇文章是本人在看了Spark官网的快速入门教程后总结下来的经验，由于Spark同Hadoop一样可以运行在多种模式
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2024-09-02 09:45:34
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# 如何使用Spark SQL解决实际问题
Apache Spark是一个快速、通用、可扩展的大数据处理引擎，而Spark SQL则是Spark的一个模块，用于结构化数据处理。在本文中，我们将演示如何使用Spark SQL来解决一个实际问题：根据用户购买记录计算每个用户的平均购买金额。
## 准备数据
首先，让我们准备一些模拟的用户购买记录数据。假设我们有一个包含用户ID、购买金额和购买时间
原创
2024-05-23 03:49:30
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Spark SQL与Hive on SparkSpark SQL在Hadoop发展过程中，为了给熟悉SQL，但又不理解MapReduce的技术人员提供快速上手的工具，Hive诞生，是运行在Hadoop上的SQL-on-Hadoop工具。基于Hive后续又有一款Shark诞生，运行在Spark引擎上,但是Shark受限于Hive的太多依赖（如采用Hive的语法解析器、查询优化器等），制约了Spark
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2023-08-30 11:41:47
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并发编程三大特性原子性一个操作或者多次操作，要么所有的操作全部都得到执行并且不会受到任何因素的干扰而中断，要么所有的操作都执行，要么都不执行。对于基本数据类型的访问，读写都是原子性的【long和double可能例外】。如果需要更大范围的原子性保证，可以使用synchronized关键字满足。可见性当一个变量对共享变量进行了修改，另外的线程都能立即看到修改后的最新值。volatile保证共享变量可见
spark sql教程 在本系列的第一部分中，我们研究了使用Apache Spark SQL和DataFrames “大规模”利用关系数据库的功能方面的进展。 现在，我们将基于现实世界的数据集做一个简单的教程，以了解如何使用Spark SQL。 我们将使用Spark DataFrames，但重点将更多地放在使用SQL上。 在另一篇文章中，我将详细介绍Spark DataFrames和常见操作。
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2023-11-04 20:43:50
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Catalog API
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2024-05-16 07:17:34
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Spark_SQL入门一、 Spark SQL概述是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。二、 Spark SQL 作用是将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MapReduce这种计算模型执行效率比较慢。所以Spark
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2023-09-04 13:38:06
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1 概述（Overview）Spark SQL是Spark的一个组件，用于结构化数据的计算。Spark SQL提供了一个称为DataFrames的编程抽象，DataFrames可以充当分布式SQL查询引擎。2 DataFramesDataFrame是一个分布式的数据集合，该数据集合以命名列的方式进行整合。DataFrame可以理解为关系数据库中的一张表，也可以理解为R/Python中的一个data
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2024-07-23 10:19:54
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目录一、Spark SQL概念二、Spark SQL的特点三、Spark SQL 与 Hive 的区别 一、Spark SQL概念它主要用于结构化数据处理和对Spark数据执行类SQL的查询。通过Spark SQL，可以针对不同格式的数据执行ETL操作（如JSON，Parquet，数据库）然后完成特定的查询操作。一般来说，Spark每支持一种新的应用开发，都会引入一个新的Context及相应的R
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2023-06-19 11:13:55
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目录SQL on HadoopSpark SQL 前身Spark SQL架构Spark SQL运行原理Spark SQL APIDataSetDataSet创建使用Case Class 创建DataSetRDD->DataSetDataFrame创建DataFrameRDD->DataFrameDataFrame->RDDSpark SQL操作外部数据源 SQL on Hado
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2023-09-04 23:43:27
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SparkSQL 创建和使用方式一1.创建SparkSession2.读取数据为DataSet3.转成DataFrame并指定列名称4.保存成文件5.创建临时表使用SQL查询6.使用API的方式查询7.SQL方式实现分组求TOPN8.API方式实现分组求TOPN方式二1.创建saprkSession2.读取文件内容3.定义schema信息4.创建DataFrame5.创建临时表6.查询数据 方式
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2023-05-29 10:12:23
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一、Spark SQL简介1.1、Spark SQL特性Spark SQL是Spark Core之上的一个组件，它引入了一个称为SchemaRDD的新- 数据抽象，它为结构化和半结构化数据提供支持提供了DataFrame、DataSet的编程抽象可以充当分布式SQL查询引擎Spark SQL是spark套件中一个模板，它将数据的计算任务通过SQL的形式转换成了RDD的计算，类似于Hive通过SQL
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2023-05-31 13:13:26
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Spark SQL简介Spark SQL是Spark处理数据的一个模块，跟基本的Spark RDD的API不同，Spark SQL中提供的接口将会提供给Spark更多关于结构化数据和计算的信息。Spark SQL is not about SQL Spark SQL is about more than SQL 从严格意义上来说sparkSQL不仅仅是SQL，更加准确的来说，他是超乎SQL的作用。
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2024-07-10 20:12:30
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# 在MAC电脑上安装Spark
## 问题描述
我需要在我的MAC电脑上安装Apache Spark，并在本地环境上运行Spark应用程序。请提供一个详细的安装方案和示例代码。
## 解决方案
### 1. 安装Java Development Kit (JDK)
在MAC上安装Spark之前，需要先安装JDK，因为Spark是基于Java开发的。你可以从Oracle官方网站上下载JDK的
原创
2023-12-29 04:40:30
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Spark SQL一、概述SQL：类似于Hive，数据仓库（Data WareHourse）工具，简化Spark应用开发http://spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.htmlSpark SQL是Spark中一个模块，用以对结构化数据进行处理。SparkSQL在RDD之上抽象出来Dataset/Dataframe 这两个类提供了类
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2023-08-16 04:17:34
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由于小编在这学期要学习数据库原理这门课程，需要用到SQL Server，然而大家都知道SQL Server目前是只能在Windows上使用，我们在mac电脑上如何使用呢？我们可以借助目前比较火的Docker来完成，接下来就给大家介绍如何在docker上部署。Docker介绍Docker 是一个开源的应用容器引擎，基于 Go 语言 并遵从 Apache2.0 协议开源。Docker 可以让开发者打包
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2023-08-13 21:43:50
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文章目录Driver端OOM Error1. 不适合的API调用2. 广播了大变量Executor端OOM Error1. 低效的查询2. 不合适的Driver端和Executor端内存3. 不合适的YARN Container内存4. 内存中缓存大量数据5. 不合适任务并行度参考 Spark之所以能进行高性能的查询计算，主要得益于其基于内存的计算模型，那么在讨论Spark 中的一系列OOM
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2024-02-14 14:10:52
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文章目录一、Spark Sql概述1、定义2、DataFrame3、DataSet二、数据转换<1>RDD <-> DataFrameRDD -> DataFrameDataFrame -> RDD<2>RDD <-> DataSetRDD -> DataSetDataSet -> RDD<3>DataFrame
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2023-05-29 13:56:04
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SparkSQL其实说白了就是方便开发人员对RDD进行间接的操作，之我前在阿里巴巴架构数据中台的时候本来想随笔的写写今天有时间就随便写点。SparkSQL中的DataFrame本质上还是一个RDD但是DataFrame本质上又是一个DataSet，SparkSQL的中心是一个SparkCore，SparkCorez中RDD是核心。不说了直接上第一种写法使用spark1.x版本 package co
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2023-06-19 18:39:39
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