在使用 SparkSQL 进行数据处理时，有时需要处理游标操作，从而提高数据处理的灵活性。本文将详细记录解决 "SparkSQL 游标" 问题的过程，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧和排错指南。
### 环境准备
在进行开发之前，需要准备好运行 SparkSQL 的环境。以下是前置依赖的安装步骤。
1. **Java JDK**: 确保安装 Java 8 或更高版本。
2
写更少的代码
加载更少的数据
将优化交给底层
1、写更少的代码
A.从wordcount角度看：
MapReduce(代码量最多)--->hive（代码量少）---->Spark core（代码量更少，但可读性差）----->Spark SQL（代码量少，可读性好，性能更好）
B.从外部数据源角度看：
为文件输入输出提供了访问的接口
C.从schema推导的
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2024-07-30 23:28:53
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参考Spark官网 场景UDAF = USER DEFINED AGGREGATION FUNCTION上一篇文章已经介绍了spark sql的窗口函数，并知道spark sql提供了丰富的内置函数供猿友们使用，辣为何还要用户自定义函数呢？实际的业务场景可能很复杂，内置函数hold不住，所以spark sql提供了可扩展的内置函数接口：哥们，你的业务太变态了，我满足不了你，自己按照我的规范去定义一
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2024-08-28 19:56:29
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cursor就是一个Cursor对象，这个cursor是一个实现了迭代器（def__iter__()）和生成器（yield）的MySQLdb对象，这个时候cursor中还没有数据，只有等到fetchone()或fetchall()的时候才返回一个元组tuple，才支持len()和index()操作，这也是它是迭代器的原因。但同时为什么说它是生成器呢？因为cursor只能
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2023-06-18 15:14:37
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# 使用SparkSQL设置分区
Apache Spark是一种快速、通用、可扩展的分布式计算系统，它可以处理大规模数据。而SparkSQL是Spark的一部分，可以让用户使用SQL语句来查询数据。在实际应用中，通常需要对数据进行分区处理，以提高查询效率和数据处理速度。本文将介绍如何在SparkSQL中设置分区，并提供相应的代码示例。
## 什么是分区
在分布式计算中，数据通常会被分成多个分
原创
2024-03-23 04:09:06
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# 如何在SparkSQL中设置变量
在大数据处理的领域中，Apache Spark是一个广泛使用且强大的工具。而SparkSQL允许我们使用SQL语言来查询数据。今天，我将向你介绍如何在SparkSQL中设置变量，并通过具体步骤和示例代码帮助你理解。
## 流程概述
首先，我们需要明白设置变量的基本流程。下面是设置变量的简要步骤：
| 步骤 | 描述
# SparkSQL中的MapJoin设置
在大数据处理的领域，Apache Spark以其高效的计算能力和强大的数据处理能力而闻名。SparkSQL是其强大的一部分，允许用户使用SQL查询接口来处理大规模数据。在SparkSQL中，MapJoin（或称为Broadcast Join）是一种优化技术，能够显著提升小表和大表连接时的性能。本篇文章将深入探讨如何在SparkSQL中设置MapJoin
原创
2024-09-28 05:33:05
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--num-executors
设置任务executor个数，默认值为4，一般调整此参数需要同时调整并行度（参考4）。任务设置executor个数的依据是业务期望任务运行时间，可以先设置一个较小值，通过调整此参数及并行度直到运行时间达到期望。--executor-cores
设置单个executor的core数，默认为1，建议不要超过2。任务申请的总core数为executor个数*单
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2023-08-02 16:26:53
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一、 Spark SQL1． Spark SQL概述1.1． 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。 1.2． 为什么要学习Spark SQL 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
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2023-12-25 13:24:05
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前言 大家好，我是DJ丶小哪吒，我又来跟你们分享知识了。对软件开发有着浓厚的兴趣。喜欢与人分享知识。做博客的目的就是为了能与 他 人知识共享。由于水平有限。博客中难免会有一些错误。如有 纰 漏之处，欢迎大家在留言区指正。小编也会及时改正。DJ丶小哪吒又来与各位分享知识了。今天小编分享的是spark SQL自定义函数和开窗函数。本篇文章带你更熟悉的掌握SparkSQL的使用。下面我们直奔主题了。各位
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2023-10-22 08:56:46
250阅读
在处理大数据时，Spark SQL 的性能调优显得尤为重要，其中设置合适的 reduce 个数可以显著提高作业的执行效率。本文将通过具体的调试和优化策略，详细阐述如何进行 Spark SQL 的 reduce 个数设置。
### 背景定位
在大数据处理过程中，任务的执行效率直接关系到数据分析的时效性。对于 Spark SQL 的作业来说，reduce 阶段的个数影响着数据的分布和资源的利用效率。
或者是在spark-defaults.conf中增加spark.hadoop.yarn.timeline-service.enabled=false。建议这样配置，避免修改Yarn的全局配置。接着将Hudi编译之后的hudi-spark3.x-bundle_2.12-0.xx.x.jar复制到${SPARK_HOME}/jars目录中。Spark Shell方式启动Hudi spark shell
# SparkSQL设置Reduce数
## 1. 简介
SparkSQL是一种基于Spark的高性能、分布式查询引擎，可以用于处理结构化数据。在SparkSQL中，可以通过设置reduce数来控制数据处理的并行度，从而优化查询性能。本文将介绍如何在SparkSQL中设置reduce数。
## 2. 设置Reduce数的流程
下面是设置Reduce数的流程，可以用表格展示如下：
| 步骤
原创
2024-01-15 05:26:18
268阅读
最近在学习spark时，觉得Spark SQL性能调优比较重要，所以自己写下来便于更过的博友查看，欢迎大家指导。在spark中，Spark SQL性能调优只要是通过下面的一些选项进行优化的：1 spark.sql.codegen 默认值为false，当它设置为true时，Spark SQL会把每条查询的语句在运行时编译为java的二进制代码。这有什么作用呢？它可以提高大型查询的性能，但是如果进行小
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2023-10-24 07:34:00
115阅读
一、开发说明 承接上一篇使用spark-shell操作Hudi，实际开发中肯定不能只在shell下来操作，Hudi其实提供了Hudi表的概念，而且支持CRUD操作，所以可以使用Spark来操作Hudi API进行读写 二、环境准备1、创建Maven工程（随意）2、添加Hudi及Spark相关依赖
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2023-09-29 21:12:04
424阅读
背景 1，前几天接了一个公司任务，把数据从Hologres推到Es，因为业务需求需要每十分钟调度一次且往Es写数据之前还要经过一步从Holo的查询关联其他属性。资源 数据量：result表：（1800万） &n
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2023-09-25 12:51:01
104阅读
# SparkSQL 设置并行度的探索
在现代大数据处理架构中，Apache Spark 由于其高效的计算能力和灵活的处理方式而受到广泛欢迎。尤其在多线程和分布式计算方面，Spark 提供了多种参数来优化性能。在这篇文章中，我们将深入探讨如何设置 SparkSQL 的并行度，以及如何通过代码示例来演示设置的效果。
## 什么是并行度？
**并行度**是指同时执行任务的数量。在 Spark 中
# SparkSQL 设置列表变量的使用指南
随着大数据技术的迅猛发展，Apache Spark作为一个强大的数据处理框架被广泛应用于各个行业。SparkSQL是Spark的一个模块，提供了对结构化数据的处理能力。通过SparkSQL，我们可以使用SQL语句进行数据查询和分析。而在一些复杂计算中，设置和使用变量则显得尤为重要。本文将详细介绍如何在SparkSQL中设置列表变量，并配以代码示例来帮
这是一个面试会遇到的问题，网上处理方法一大堆，但是讲清楚实现的并不多，也没什么例子。 这里对这个问题就具体的实现做个展示。参考文章：0.Spark SQL中实现Hive MapJoinhttp://lxw1234.com/archives/2015/06/296.htm1.【Spark篇】---Spark解决数据倾斜问题2.Spark 数据倾斜 join 调优 首先，主流的
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2024-08-12 11:31:32
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# Spark SQL Group By 设置并行
在大数据处理过程中，Spark SQL是一种广泛使用的数据查询引擎，它可以处理海量数据并进行高效的分析。在实际的使用过程中，我们经常需要对数据进行分组操作，而这些操作往往需要设置并行能力以提升计算效率。本文将介绍如何在Spark SQL中对Group By操作进行并行设置，并给出相关代码示例。
## Spark SQL中的Group By
原创
2024-08-17 05:00:20
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