数据抽象sparkSQL 的数据抽象是 DataFrame，df 相当于表格，它的每一行是一条信息，形成了一个 Row Row它是 sparkSQL 的一个抽象，用于表示一行数据，从表现形式上看，相当于一个 tuple 或者 表中的一行；from pyspark.sql import Row
##### 创建 Row
#### method 1
row = Row(name="Alic
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2023-08-01 19:21:56
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# 使用Spark SQL窗口读取ORC格式的数据
Apache Spark 是一个强大的数据处理框架，支持多种数据格式，其中包括 ORC（Optimized Row Columnar）格式。ORC 是一种列式存储格式，广泛应用于大数据场景，特别是在 Hadoop 生态系统中。本文将介绍如何使用 Spark SQL 的窗口函数读取 ORC 格式的数据。
## 什么是窗口函数？
窗口函数是 S
原创
2024-10-09 05:09:05
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ORC文件从Spark2.3开始，Spark支持带有ORC文件的新ORC文件格式的矢量化ORC阅读器。为此，新添加了以下配置。矢量化读取器用于本机ORC表（例如：使用USING ORC子句创建的）当spark.sql.orc.impl被设置为native并且spark.sql.orc.enableVectorizedReader被设置成true。对于Hive ORC serde表（例如，使用该子句
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2023-11-19 19:19:28
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# 优化Spark SQL读取ORC表的性能
## 1. 整体流程
### 步骤表格
```mermaid
erDiagram
确定问题解决方案 --> 下载ORC表数据: "Step 1"
下载ORC表数据 --> 创建SparkSession: "Step 2"
创建SparkSession --> 读取ORC表数据: "Step 3"
读取ORC表数据
原创
2024-04-12 06:11:20
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<一>Spark论文阅读笔记楔子源码阅读是一件非常容易的事，也是一件非常难的事。容易的是代码就在那里，一打开就可以看到。难的是要通过代码明白作者当初为什么要这样设计，设计之初要解决的主要问题是什么。在对Spark的源码进行具体的走读之前，如果想要快速对Spark的有一个整体性的认识，阅读Matei Zaharia做的Spark论文是一个非常不错的选择。在阅读该论文的基础之上，再结合Sp
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2024-01-05 14:42:07
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# Spark 与 ORC 文件格式
在大数据处理与分析领域，Apache Spark 是一个非常流行的计算引擎，而 ORC（Optimized Row Columnar）是一种高效的数据存储格式。本文将探讨 Spark 如何使用 ORC 文件格式，并提供一些代码示例来帮助理解这一主题。
## 什么是 Spark？
Apache Spark 是一个强大的开源分布式计算框架，广泛应用于大规模数
原创
2024-09-05 04:07:58
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背景： 一般情况下，我们建立数据库表时，表数据都存放在一个文件里。但是如果是分区表的话，表数据就会按照你指定的规则分放到不同的文件里，把一个大的数据文件拆分为多个小文件，还可以把这些小文件放在不同的磁盘下由多个cpu进行处理。这样文件的大小随着拆分而减小，还得到硬件系统的加强，自然对我们操作数据是大大有利的。1.创建文件组
alter database <数据库名> add file
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2023-12-07 13:21:27
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# 如何实现“spark sql数据分割”
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何实现“spark sql数据分割”。首先，我们需要明确整个流程，然后逐步指导你完成每一步骤。
## 流程图
```mermaid
pie
title 数据分割流程
"准备数据" : 30
"数据预处理" : 20
"数据分割" : 50
```
## 实现步骤
| 步骤 |
原创
2024-04-27 04:12:20
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Driver：Driver是Spark中Application也即代码的发布程序，可以理解为我们编写spark代码的主程序，因此只有一个，负责对spark中SparkContext对象进行创建，其中SparkContext对象负责创建Spark中的RDD(Spark中的基本数据结构，是一种抽象的逻辑概念) Driver的另外一个职责是将任务分配给各个Executor进行执行。任务分配的原则主要是就
# 在Spark中读取和写入ORC文件的完整指南
在大数据处理领域，Apache Spark以其强大的数据处理能力和灵活性而广受欢迎。而ORC（Optimized Row Columnar）文件格式是一种高度优化的列式存储格式，能够提高查询效率和存储表现。对于刚入行的小白来说，理解如何在Spark中使用ORC文件是一个重要的入门知识。本文将带你一步一步完成这个过程，并提供代码示例、状态图和类图，
# Spark 读取 ORC 格式文件的全解析
## 1. 引言
Apache Spark 是一个强大的开源计算框架，广泛用于大数据处理和机器学习。ORC（Optimized Row Columnar）是一种用于存储大数据的列式存储格式，主要在 Hadoop 生态系统中使用。因其高效的存储和快速的读取速度，ORC 格式受到许多大数据项目的青睐。本篇文章将详细介绍如何使用 Spark 读取 OR
T-SQL切割字符串方法小结，只有表值函数那个是自己的思想，其它都是来源于网络的思想，请大家不要笑话，嘻嘻~网上大牛太多，这点东西虽然上不了台面，但是也算是自己的一个学习吧，能够对一个人有用也行。再不济也可以作为自己的参考笔记。 一、拼接动态SQL方法：1. 把逗号替换为 ') insert into temptab values(' 讲逗号间的值截出来存入表变量，但是这种有些局限性CR
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2023-08-30 23:30:15
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在大数据处理的世界中，Apache Spark以其强大的并行处理能力和灵活性，成为了数据流转的宠儿。然而，随着数据量的增加，合理地对数据进行合并，尤其是ORC格式的数据合并，便成为了一个重要的技术挑战。本文将通过一系列结构化的模块，探讨“Spark合并ORC”的问题，提供详细的分析和解决方案。
## 背景定位
在大数据环境下，数据通常存储为ORC（Optimized Row Columnar）
# 使用 Apache Spark 读写 ORC 文件
在本篇文章中，我们将学习如何使用 Apache Spark 读写 ORC (Optimized Row Columnar) 文件。ORC 是一种高效的数据存储格式，特别适合用于大规模数据处理。我们将通过一系列步骤来实现这一过程，整个流程包括初始化 Spark、读取 ORC 文件、处理数据以及写入 ORC 文件。最后，我们还将总结一些关键点。
# Spark输出ORC格式数据的简单介绍
在大数据处理中，Apache Spark提供了一种高效的方式来进行数据分析和处理。Spark支持多种数据格式，其中ORC（Optimized Row Columnar）是一种非常常用的列式存储格式，特别是与Hive集成时。本文将介绍如何使用Spark将数据输出为ORC格式，并提供相应的代码示例。
## 什么是ORC？
ORC是一种列式存储格式，它在
# SQL Server 字段分割的实现教程
在数据库开发中，字段分割是一个常见的需求。例如，我们可能需要将一个字段中的多个值分割开来，以便进行更灵活的查询和数据处理。本文将带领你一步一步实现 SQL Server 中的字段分割，并详细阐述每一步所需的代码及其功能。
## 整体流程
### 步骤概览
| 步骤 | 说明 | 代码示例 |
|------|------|-----------
# SQL Server 字段分割指南
在实际开发中，很多时候我们会遇到需要将一个字段中的数据进行分割的情况。SQL Server 提供了一些工具和方法来实现这个需求。本文将一步一步带你了解如何在 SQL Server 中实现字段分割，适合刚入行的小白。
## 整体流程
为了帮助大家更好地理解这个过程，以下是我们将要完成的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| :--- | :--- |
|
原创
2024-08-05 09:06:20
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### 如何实现“spark sql 读orc表比hive慢”问题解决方案
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何解决“spark sql 读orc表比hive慢”的问题。首先，我们需要了解整个流程，然后逐步进行操作。
#### 流程概述：
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 1 | 创建orc表 |
| 2 | 创建hive表 |
| 3 | 通过spa
原创
2024-04-14 06:14:41
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文章目录1.先码一个demo2.看结果3.看源码 1.先码一个demoobject RDD_Memory_Par {
def main(args: Array[String]): Unit = {
// TODO 准备环境
val sparkConf = new SparkConf()
.setMaster("local[
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2024-06-07 11:34:08
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一、PageRank的概念 PageRank，网页排名， 是一种由根据网页之间相互的超链接计算的技术，而作为网页排名的要素之一， 它由Larry Page 和 Sergey Brin在20世纪90年代后期发明，并以拉里·佩吉（Larry Page）之姓来命名。 PageRank是Google专有的算法，用
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2023-09-21 22:42:34
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