0x01 Join背景介绍1.1 传统SQL与joinJoin是数据库查询永远绕不开的话题，传统查询SQL技术总体可以分为简单操作（过滤操作-where、排序操作-limit等），聚合操作-groupBy等以及Join操作等。其中Join操作是其中最复杂、代价最大的操作类型，也是OLAP场景中使用相对较多的操作。因此很有必要聊聊这个话题。1.2 数仓中的join另外，从业务层面来讲，用户在数仓建设
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2024-02-07 14:55:44
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第1章 Spark SQL概述什么是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。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。所有
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2023-10-13 17:20:41
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在大数据处理领域，Apache Spark 作为高效的分布式计算框架，其 SQL 接口的使用日益普遍，尤其是对于大规模数据集的分析。作为其一部分的 Spark SQL DSL (Domain Specific Language)，允许开发者使用结构化的查询语言进行数据操作，简化了数据处理流程。本文将详细探讨 Spark SQL DSL 的使用与实现方式，并通过各种图表及代码示例进行分析。
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什么是Shuffle：Shuffle中文翻译为“洗牌”，需要Shuffle的关键原因是某种具有共同特征的数据需要最终汇聚到一个计算节点上进行计算。Shuffle面临的问题:1. 数据量非常大；2 数据如何分类，及如何Partition，Hash、Sort、钨丝计划3. 负载均衡（数据倾斜）4. 网络传输效率，需要在压缩和解压缩做出权衡，序列化和反序列化也是需要考虑的问题。Hash Shuffle：
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2024-05-29 07:43:47
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# Spark DSL与SQL的区别
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个非常强大的工具。它提供了多种数据处理方式，其中包括 DSL (Domain Specific Language) 和 SQL 这两种方式。在本文中，我们将探讨 Spark DSL 与 SQL 之间的区别，提供一些代码示例，并使用者额外的可视化工具来帮助理解。
## 什么是 Spark DSL？
Spark
文章目录spark SQL语法 与 DSL语法spark sql 与hive集成SQL 与 DSL的转换SQL语法DataFrame创建DataFrameDSL语法DSL语法与sql差异RDD与DataFrame互相转换Dataset创建DatasetDataset与其他类型之间的转换三者的共性 spark SQL语法 与 DSL语法无论是hadoop、spark、flink其都具备一些共性的功
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2023-07-06 14:09:14
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Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块.在SparkSQL中Spark为我们提供了两个新的抽象，分别是DataFrame和DataSet。他们和RDD有什么区别呢？首先从版本的产生上来看： RDD (Spark1.0) —> Dataframe(Spark1.3) —> Dataset(Spark1.6) 效率逐个变高sparksql实操1.SparkSession
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2024-10-02 22:58:44
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一、SparkSQL概述1、概念 官网：http://spark.apache.org/sql/ Spark SQL是Spark用来处理结构化数据（结构化数据可以来自外部结构化数据源也可以通过RDD获取）的一个模块 外部的结构化数据源包括 Json,parquet(默认
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2023-07-18 16:55:36
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转自：WordCount示例：val file = spark.textFile("hdfs://...")
val counts = file.flatMap(line => line.split(" "))
.map(word => (word, 1))
.reduceByKey(_ + _)
counts.sav
0 简介Spark SQL 的前身是 shark，Shark 是基于 Spark 计算框架之上且兼容 Hive 语法的 SQL 执行引擎，由于底层的计算采用了 Spark，性能比 MapReduce 的 Hive 普遍快 2 倍以上，当数据全部 load 在内存的话，将快 10 倍以上，因此 Shark 可以作为交互式查询应用服务来使用。除了基于 Spark 的特性外，Shark 是完全兼容 Hi
SparkSQL特性之：代码量少，可读性高。计算平均数的功能，左是hadoop写MapReduce的代码量，太繁琐。右是用Spark Core RDD API写，代码量少但可读性不好。同样是计算平均数，用Spark SQL或者DataFrame，代码可读性比RDD好很多。SparkSQL特性之：统一访问操作接口。在SparkSQL中read/write不同格式的数据都是有统一个接口。支持（json
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2023-12-10 11:33:51
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//查看DataFrame中的内容personDF.show//查看DataFrame部分列中的内容personDF.select(personDF.col("name")).showpersonDF.select(col("name"), col("age")).showpersonDF.select("name").show//打印DataFrame的Schema信息pers...
原创
2021-07-07 10:47:31
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文章目录1. SPARK SQL1.1Spark SQL的特点1.2 Spark SQL 数据抽象1.3 SQL在Spark的解析过程2. RDD,DataFrame,DataSet关系2.1 DataFrame 使用方式2.2 对于DataFrame Row对象的访问方式2.3 RDD、DataSet、DataFrame之间的转换总结2.4 对于DataFrame Row对象的访问方式 1.
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2023-11-09 05:30:32
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//查看DataFrame中的内容personDF.show//查看DataFrame部分列中的内容personDF.select(personDF.col("name")).showpersonDF.select(col("name"), col("age")).showpersonDF.select("name").show//打印DataFrame的Schema信息pers...
原创
2022-03-24 09:44:26
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# 在Spark中使用DSL风格的when和if的实现指南
在使用Apache Spark进行数据处理时，您可能会遇到需要进行条件逻辑判断的情况。Spark的DataFrame API提供了一种简洁的DSL（领域特定语言）风格，允许您使用`when`函数实现类似于SQL中的CASE WHEN语句的功能。在某些情况下，您可能希望使用`if`来控制条件逻辑。因此，本文将指导您如何在Spark中实现这
## Spark DSL和SQL的区别
Apache Spark是一个快速、通用的大数据处理引擎，它提供了多种编程接口，包括Spark DSL（Domain Specific Language）和SQL。Spark DSL是一种使用Scala、Java和Python编写的编程API，而Spark SQL是一种执行SQL查询的接口。本文将介绍Spark DSL和SQL之间的区别，包括语法、灵活性以
原创
2023-10-13 08:11:08
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# Spark DSL实现步骤
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能够指导你如何实现"Spark DSL"。下面将为你展示整个过程，并提供每一步需要做的事情以及相应的代码。
## 流程概述
首先，让我们来看一下实现"Spark DSL"的整个流程。以下是步骤的概述：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 | 创建SparkSession对象 |
| 步骤2 |
原创
2024-01-01 08:06:41
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一、创建DataFrame/DataSetSpark会根据文件信息尝试着去推断DataFrame/DataSet的Schema，当然我们也可以手动指定，手动指定的方式有以下几种：第1种：指定列名添加Schema第2种：通过StructType指定Schema第3种：编写样例类，利用反射机制推断Schema1、指定列名添加Schemaimport org.apache.spark.SparkCont
spark dsl比sql快吗的讨论是一项值得关注的主题，尤其是在当前大数据处理的环境中。Spark作为一种内存计算框架，提供了两种处理数据的方式：DataFrame API（常称为Spark DSL）和SQL查询。这两者在不同情境下的性能表现差异引发了众多用户的兴趣。我们将从环境准备开始，逐步深入到实际应用及其性能优化。
## 环境准备
在开始之前，首先要确定工作环境及依赖安装。本次探讨基于
1. DataFrame 的创建1.1 RDD 和 DataFrame 的区别
RDD 是一种弹性分布式数据集，Spark中的基本抽象。表示一种不可变的、分区储存的集合，可以进行并行操作
DataFrame是一种以列对数据进行分组表达的分布式集合， DataFrame等同于Spark SQL中的关系表。相同点是，他们都是为了支持分布式计算而设计注意：rdd 在 Excutor 上跑的大部分是 Py
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2024-01-12 10:52:20
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