一、 数据准备本文主要介绍 Spark SQL 的多表连接，需要预先准备测试数据。分别创建员工和部门的 Datafame，并注册为临时视图，代码如下：val spark = SparkSession.builder().appName("aggregations").master("local[2]").getOrCreate()
val empDF = spark.read.json("/us
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2023-07-27 23:38:13
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# Spark SQL内存Set命令
## 简介
Spark SQL是Apache Spark中一个用于结构化数据处理的模块。它提供了一种基于SQL的查询语言，可以处理结构化和半结构化的数据。Spark SQL内置了大量的函数和操作，可以方便地对数据进行处理和分析。
Spark SQL内存Set命令是用于设置Spark SQL的配置参数的命令。通过修改这些参数，可以调整Spark SQL的性
原创
2023-09-27 04:10:18
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本文分为2个部分：第一部分介绍了Spark的内存分配和管理模式，第二部分是第一部分的运用，介绍了Spark UI中显示的Storage Memory含义。内存管理原理在执行Spark任务时，集群会启动Driver和Executor两种JVM进程，两个进程有各自的使命，但是内存管理模式却是一样。以下进程的内存管理均以Executor进程为例。 进程的内存管理基于JVM，所以默认包括On-Heap和O
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2023-07-28 20:37:32
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## Spark YARN 内存设置命令
在使用 Apache Spark 进行大规模数据处理时，配置合适的内存设置非常重要。Apache Spark 提供了一个名为 YARN（Yet Another Resource Negotiator）的集群管理器，可以根据集群资源的可用性动态调整内存分配。本文将介绍如何使用 YARN 的内存设置命令来优化 Spark 应用程序的内存使用。
### YA
原创
2023-10-03 06:24:43
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场景执行一个spark任务后，发现控制台一直报错如下：21/04/21 10:32:29 ERROR cluster.YarnScheduler: Lost executor 3 on cdh-slave1.test.com: Container killed by YARN for exceeding memory limits. 5.5 GB of 5.5 GB physical memor
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2024-09-24 11:03:54
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# Spark SQL Set 实现流程
## 概述
在介绍实现"Spark SQL Set"的过程之前，我们先来了解一下什么是Spark SQL Set。Spark SQL是Apache Spark中的一个模块，它提供了在结构化数据上进行SQL查询和处理的功能。而Spark SQL Set则是在Spark SQL中进行数据集操作的一种方式，它可以帮助我们更方便地进行数据集的创建、查询、转换和分
原创
2024-01-17 07:43:21
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# 学习Spark SQL中的SET语句
## 引言
随着大数据时代的到来，Spark成为了处理大数据的重要工具。尤其是在SQL查询方面，Spark SQL提供了强大的功能。在Spark中，我们经常需要通过`SET`语句配置各种运行时参数。在这篇文章中，我将教你如何在Spark SQL中使用`SET`语句，以及实现的完整流程。
## 流程概述
首先，让我们了解一下实现的主要步骤。下表展示了
原创
2024-10-15 05:19:44
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一、基础配置我们公司yarn node节点的可用资源配置为：单台node节点可用资源数：核数33cores、内存110G。Hive on Spark任务的基础配置，主要配置对象包括：Executor和Driver内存，Executor配额，任务并行度。1、Executor内存和核数配置参数为spark.executor.memory和spark.executor.cores。如果要最大化使用cor
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2023-10-05 16:16:47
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Catalyst是Spark SQL核心优化器，早期主要基于规则的优化器RBO，后期又引入基于代价进行优化的CBO。但是在这些版本中，Spark SQL执行计划一旦确定就不会改变。由于缺乏或者不准确的数据统计信息（如行数、不同值的数量、NULL值、最大/最小值等）和对成本的错误估算导致生成的初始计划不理想，从而大数据培训导致执行效率相对低下。那么就引来一个思考：我们如何能够在运行时获取更多的执行信
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2023-11-13 13:44:56
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在数据处理领域，Apache Spark 的 SQL 设置参数优化是个至关重要的部分。良好的参数设置可以显著提升性能，而不当配置则可能造成系统负荷过重或查询速度缓慢。本文将深入探讨如何解决这一问题，提升 Spark SQL 的表现和效率。
### 问题背景
随着业务数据的快速增长，数据处理的效率变得愈发重要。我们面临着以下业务影响：
- **处理延迟增加**：数据查询的响应时间较原先延长30%
1、spark是一个基于内存计算的开源的集群计算系统，目的是让数据分析更加快速。因此运行spark的机器应该尽量的大内存，如96G以上。 2、spark所有操作均基于RDD，操作主要分成2大类：transformation与action。 3、spark提供了交互处理接口，类似于shell的使用。 4、spark可以优化迭代工作负载，因为中间数据均保存于内存中。 5、spark 是在 Scala
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2023-10-17 23:20:54
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xContainer killed by YARN for exceeding memory limits. 16.9 GB of 16 GB physical memory used. Consider boosting spark.yarn.executor.memoryOverhead”这个错误总会使你的job夭折。它的意思是：因为超出内存限制，集群停掉了container(还没有找到很好的
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2023-10-26 10:36:01
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# Spark SQL命令的实现
## 1. 流程概述
在教会小白如何实现Spark SQL命令之前，我们首先需要了解整个流程的概述。下面是一个展示Spark SQL命令实现流程的表格：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 创建SparkSession对象 |
| 步骤2 | 加载数据到DataFrame |
| 步骤3 | 注册DataFrame为临时表 |
原创
2023-07-25 17:43:46
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sparkSQL调优，sparkStreaming调优问题分析：主要考察的就是sparkSql以及sparkStreaming的调优问题。核心答案讲解：SparkSql调优spark.hadoopRDD.ignoreEmptySplits默认是false，如果是true，则会忽略那些空的splits，减小task的数量。spark.hadoop.mapreduce.input.fileinputf
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2024-10-31 19:51:45
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# Hive 内存设置指南
作为一名刚入行的小白，学习如何在 Apache Hive 中设置内存是很重要的。通过适当的内存配置，您可以大幅提高 Hive 查询的性能。本篇文章将详细介绍如何执行“set hive 加内存命令”，并提供标准的流程和代码示例。
## 整体流程
在实施任何操作之前，我们需要了解整个流程。下面是设置 Hive 内存的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
|------
# Spark SQL内存溢出问题及解决方案
## 引言
在大数据处理的领域，Apache Spark因其强大的计算能力和灵活的API而广受欢迎。尤其是Spark SQL，可以利用SQL语法处理复杂的数据分析任务。然而，在大量数据处理过程中，内存溢出（Out of Memory, OOM）的问题时有发生，这会导致任务失败甚至影响整个集群的稳定性。本文将探讨Spark SQL内存溢出的成因、状态
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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Spark Sql之count distinct学习内容spark 对count（distinct）的优化数据膨胀原理distinct数据膨胀grouping sets数据膨胀开个坑distinct源码spark sql grouping sets优化思路1、增加 expand的过程中partition 的数量2、缩减expand 的数据量参考 学习内容spark 对count（distinct
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2023-08-18 16:13:10
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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RDD，对于SQL这一特性来说，引入的就是SQLContext和SchemaRDD。注意：在Spark1.
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2023-05-24 16:37:36
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1.SparkSession新的起点 在老的版本中，SparkSQL提供两种SQL查询起始点：一个叫SQLContext，用于Spark自己提供的SQL查询；一个叫HiveContext，用于连接Hive的查询。 SparkSession是Spark最新的SQL查询起始点，实质上是SQLCon
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2023-11-26 14:25:03
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