# SparkSQL应用
SparkSQL是Apache Spark中的一个组件，它提供了用于在Spark中处理结构化数据的接口。通过SparkSQL，我们可以使用SQL查询和操作结构化数据，同时还能够将数据集成到Spark的机器学习和图处理等功能中。在本文中，我们将介绍SparkSQL的基本概念、使用方法和代码示例。
## 基本概念
SparkSQL通过DataFrame和DataSet这
原创
2024-06-13 06:58:13
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最近项目中使用SparkSQL来做数据的统计分析，闲来就记录下来。
直接上代码：
import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.sql.SQLContext
object SparkSQL {
//定义两个case class A和
原创
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2015-04-15 13:35:38
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一.概述 从1.3版本开始Spark SQL不再是测试版本，之前使用的SchemaRDD重命名为DataFrame,统一了Java和ScalaAPI。 SparkSQL是Spark框架中处理结构化数据的部分，提供了一种DataFrames的概念，同时允许在Spark中执行以SQL,HiveQL或...
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2015-06-09 14:39:00
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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, 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 SQL
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2023-08-24 16:23:41
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一.概述 从1.3版本开始Spark SQL不再是测试版本，之前使用的SchemaRDD重命名为DataFrame,统一了Java和ScalaAPI。 SparkSQL是Spark框架中处理结构化数据的部分，提供了一种DataFrames的概念，同时允许在Spark中执行以SQL,HiveQL或...
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2015-06-09 14:39:00
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准备条件：部署hadoop集群部署spark集群安装python（本人安装的是anaconda3,python是3.6）配置环境环境变量：vi .bashrc #添加如下内容
export SPARK_HOME=/opt/spark/current
export PYTHONPATH=$SPARK_HOME/python/:$SPARK_HOME
原创
2017-03-10 15:49:47
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折腾了一天，终于解决了上节中result3的错误。至于为什么会产生这个错误，这里，先卖个关子，先看看这个问题是如何发现的：首先，找到了这篇文章：http://apache-spark-user-list.1001560.n3.nabble.com/SparkSQL-select-syntax-td16299.html 里面有这么一段：The issue is that you're u
原创
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2015-04-17 20:14:48
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背景介绍目前spark主要应用在streaming、ETL和ML场景上，本文主要是分享我们ETL场景从hive SQL到spark SQL的迁移实践。在整个迁移过程中我们把线上多个版本的spark(1.5.2，1.6.3)统一推动升级到2.1.1，同时从Standalone运行模式迁移到了On YARN模式，以减少我们的维护成本。在安全控制上我们参考hive的权限系统开发了统一的权限验证模块实现了
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2023-12-02 16:25:36
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文章目录一、概述DataFrameDataSet二、数据转换1.RDD<->DataFrameRDD->DataFrameDataFrame->RDD2.RDD<->DataSetRDD->DataSetDataSet->RDD3.DataFrame<->DataSetDataFrame->DataSetDataSet->D
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2023-11-20 00:09:55
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一. spark-sql
1.in 不支持子查询 eg. select * from src where key in(select key from test);
支持查询个数 eg. select * from src where key in(1,2,3,4,5);
in 40000个 耗时25.766秒
in 80000个 耗时78.827秒
2.union all/union
不支持顶层
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2023-09-15 16:03:13
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前言Apache Spark在6月份分布了3.0.0版本，增加了许多性能优化方面的新特性。作为大数据分析的重要引擎，在SQL查询优化方面的新特性值得期待和使用。Spark在SQL查询方面的性能优化主要分为四个方向七个方面：开发交互方向新的Explain格式所有join支持hints动态优化自适应查询执行动态分区裁剪Catalyst提升增强嵌套列的裁剪和下推增强聚合的代码生成基础设施更新支持新的Sc
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2023-08-08 10:50:28
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Oracle Database 10g 的一个新特性大大提高了您搜索和处理字符数据的能力。这个特性就是正规表达式，是一种用来描述文本模式的表示方法。很久以来它已在许多编程语言和大量 UNIX 实用工具中出现过了。
Oracle 的正规表达式的实施是以各种 SQL 函数和一个 WHERE 子句操作符的形式出现的。如果您不熟悉正规表达式，那么这篇文章
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2024-07-21 13:30:58
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Map Reduce存在的问题在介绍Spark首先需要介绍为何要提出Spark，Hadoop高度支持的Map Reduce框架有什么不好的地方吗？答：没有完美的机制，Map Reduce范式存在下面问题1、模型能处理的应用有限，主要基于Map和Reduce处理，存在很多限制2、中间的文件储存在内存里，但是最后MR-output文件存在在文件系统里，涉及到磁盘读取的问题。在一个Map Reduce里
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2023-08-10 11:28:15
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概述 SparkSql将RDD封装成一个DataFrame对象，这个对象类似于关系型数据库中的表。 创建DataFrame对象DataFrame就相当于数据库的一张表。它是个只读的表，不能在运算过程再往里加元素。 RDD.toDF("列名")
scala> val rdd = sc.parallelize(List(1,2,3,4,5,6))
rdd: org.apache.sp
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2023-08-29 17:06:09
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文章目录前言一、SparkSession1、SparkSession介绍2、SparkSession构建3、sql与dsl实现词频统计4、spark开发形式发展二、DataFrame1、dataframe概述2、dataframe编程3、dataframe函数4、Catalyst 优化器5、spark读写外部数据源1、从本地文件系统加载JSON格式数据，保存为Parquet格式：2、加载文本数据
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2023-09-04 12:08:40
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Spark SQL实现原理-逻辑计划优化规则：ColumnPruning（列裁剪）规则该逻辑计划优化规则，尝试从逻辑计划中去掉不需要的列，从而减少读取数据的量。列裁剪效果列裁剪规则会在多种情况下生效，下面通过几个例子来理解该优化规则的行为：排序并进行列裁剪当有groupBy等聚合操作时，会把不需要的列在读取数据时去掉，以减少数据的读取量。case class Person(id: Long, na
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2023-09-25 04:50:48
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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的形式将数据的计算任务转换成了MapReduce。Spark SQL的特点： 1、和Spark Core的无缝集成，可以在写整个RDD应用的时候，配置Spark SQL来完成逻辑实现。 2、统一的数据访问方式，Spark SQL提供标准化的SQL查询。 3、Hive的继承，
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2023-09-19 06:37:19
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揭秘Spark SQL和DataFrame的本质1、Spark SQL与DataFrame 2、DataFrame与RDD 3、企业级最佳实践 一、SparkSQL与DataFrame 1、SparkSQL之所以是除了SparkCore以外最大的和最受关注的组件，原因是 a)处理一切存储介质和各种格式的数据（同时可以方便的扩展Spake SQL的功能来支持更多类型的数据，例如Kudu）
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2024-02-25 10:51:55
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介绍用户一方面需要关系型操作，另一方面需要过程式的操作，shark只能进行关系型操作。Spark SQL可以将两者结合起来。Spark SQL由两个重要组成部分 DataFrame API 将关系型的处理与过程型处理结合起来，可以对外部数据源和Spark内建的分布式集合进行关系型操作压缩的列式存储，而不是Java/Scala对象Catalyst 提供了一整套性能分析、计划、运行时代码生成等的框架非
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2024-06-04 08:13:31
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1、概念 Spark SQL是一个用来处理结构化数据的Spark组件。 优点： ①SparkSQL是一个SQL解析引擎，将SQL解析成特殊的RDD（DataFrame），然后在Spark集群中运行 ②SparkSQL是用来处理结构化数据的（先将非结构化的数据转换成结构化数据） ③SparkSQL支持两种编程API 1.SQL方式
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2023-05-29 10:12:48
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