一、SparkSQL简介1、简介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Spark SQL的应运而生，它是将
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2023-08-08 15:28:50
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对于熟悉Scala开发的人来说，对于spark-sql的使用，直接jar包中写入代码处理就能轻松实现动态语句的执行。 但是对于我，不打算学习Scala和Java语言，但是又想定时执行时间推延的周期、定时任务，该肿么办？一 Spark-SQL 是什么1: Spark-SQL参见参数 \-d ：–define <key=value> 定义键值对 ：–database 定义使用的数据库-e
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2023-06-11 15:28:03
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最近想来，大数据相关技术与传统型数据库技术很多都是相互融合、互相借鉴的。传统型数据库强势在于其久经考验的sql优化器经验，弱势在于分布式领域的高可用性、容错性、扩展性等，假以时日，让其经过一定的改造，比如引入Paxos、raft等，强化自己在分布式领域的能力，相信一定会在大数据系统中占有一席之地。相反，大数据相关技术优势在于其天生的扩展性、可用性、容错性等，但其sql优化器经验却基本全部来自于传统
1 Spark SQL背景 Spark SQL是从Shark发展而来的。Shark为了实现Hive兼容，在HQL方面重用了Hive中的HQL的析、逻辑执行计划翻译和执行计划优化等逻辑可以近似认为仅将物理执行计划从MR作业替换成了Spark作业（辅以内存列式存储等各种和Hive关系不大的优化）；同时依赖Hive MetaStore
一. 简介二. 架构1. 核心sparksession rdd sparkcontext sparksql sqlcontent dstream streammingcontext hivesql hivecontextsparksql->Catalyst hive->Calcite2. 关系数据库中sql执行流程那么在关系数据库中，当我们写完一个查询语句进行执行时，发生的过程如下：
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2023-06-19 16:27:15
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一、Spark SQL的基本概念1，Spark SQL的组成Spark SQL是Spark的一个结构化数据处理模块，提供一个DataFrame编程抽象，可以看做是一个分布式SQL查询引擎。 Spark SQL主要由Catalyst优化、Spark SQL内核、Hive支持三部分组成。 （1）Catalyst优化 处理查询语句的整个过程，包括解析、绑定、优化、物理计划等，主要由关系代数（relati
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2023-06-19 18:40:14
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目录SparkSQL运⾏架构 SparkSQL运⾏原理 Catalyst 执行优化器SparkSQL运⾏架构 Spark SQL对
SQL
语句的处理和关系型数据库类似，即词法
/
语法解析、绑定、优化、执⾏。
Spark SQL
会先将
### Spark SQL架构的组件
Spark SQL是Apache Spark的一个模块，它提供了一种用于结构化数据处理的高级API。Spark SQL支持在Spark程序中使用SQL查询，同时也提供了用于处理结构化数据的DataFrame API。Spark SQL的架构主要包含以下几个组件：
1. **Catalyst Optimizer**: Catalyst是Spark SQL的查
文章目录一 SparkSQL概述1 SparkSQL是什么2 Hive and SparkSQL3 SparkSQL特点4 DataFrame是什么5 DataSet是什么二 SparkSQL核心编程1 新的起点2 DataFrame（1）创建DataFrame从Spark数据源进行创建（2）SQL语法（3）DSL语法（4）RDD转换为DataFrame（5）DataFrame转换为RDD 一
一、Spark.Sql简介Spark.sql是Spark四大组件之一，是Spark数据处理中用的最多的组件。SparkSQL在SparkCore的基础上对外提供了SQL接口，可以让熟悉SQL的技术人员快速上手。其编程入口为SparkSession。.SparkSQL所有的内容位于pyspark.sql这个模块下，包含了SparkSession、Column、Row等众多的核心内容。SparkSQL
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2023-06-19 16:33:50
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自定义函数被称为（UDF） UDF分为三种：UDF ：输入一行，返回一个结果 ；一对一；比如定义一个函数，功能是输入一个IP地址，返回一个对应的省份 UDTF：输入一行，返回多行(hive)；一对多；sparkSQL中没有UDTF，spark中用flatMap即可实现该功能 UDAF：输入多行,返回一行；aggregate(聚合),count,sum这些是spark自带的聚合函数,但是复杂的业务,
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2023-09-10 19:41:26
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spark sql 性能技术简介:
1,内存列存储(in-memory columnar storage):Spark sql 的数据,不是使用 java 对象的方式来进行存储,而是使用了面向列的方式进行存储。每一列作为一个数据存储的单位，从而大大的优化了内存的使用效率，减少了对内存的消耗,也就避免了gc的大量数据的性能消耗
2,字节码生成技术(byte-core generati
一、认识Spark sql1、什么是Sparksql?spark sql是spark的一个模块，主要用于进行结构化数据的处理，它提供的最核心抽象就是DataFrame。2、SparkSQL的作用？提供一个编程抽象（DataFrame），并且作为分布式SQL查询引擎DataFrame：它可以根据很多源进行构建，包括：结构化的数据文件、hive中的表，外部的关系型数据库、以及RDD3、运行原理将Spa
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2023-07-18 22:29:52
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1 SparkSQL 定义UDF函数目前在SparkSQL中，仅仅支持UDF和UDAF函数，python仅支持UDF。1.1 定义方式定义方式有两种：sparksession.udf.register() 注册的UDF可以用于DSL和SQL，返回值用于DSL风格，传参内的名字用于SQL风格。udf对象 = sparksession.udf.register(参数1，参数2，参数3）参数1：UDF名
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2023-06-19 17:30:05
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Spark SQL 是 Spark 的一个结构化数据处理模块，提供了一个 DataFrame 的抽象模型，在 Spark 1.6.0之后，又加入了 DataSet 的抽象模型，因此它是一个分布式 SQL 查询引擎，Spark SQL 主要由 Catalyst 优化，Spark SQL 内核，Hive 支持三部分组成。Spark SQL的架构是什么样的？如上所示，虽然有点复杂，但是并不影响我们的学习
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2023-09-16 00:18:53
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文章目录1. 什么是 Spark SQL2. 特点3. 为什么要学习Spark SQL4. 核心的概念：表（DataFrame 或 Dataset）1. 什么是 Spark SQLSpark
1、Shuffle概念shuffle是spark中数据重分发的一种机制，以便于在跨分区进行数据的分组。 shuffle通常会引起executor与节点之间的数据复制，这期间会有大量的网络I/O,磁盘I/O和数据的序列化。这使得shuffle操作十分地复杂和昂贵。 在shuffle内部，单个map tasks的结果被保存在内存中，直到放不下为止。然后，根据目标分区对它们进行排序，并将它们写入单个文件
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2023-07-07 23:29:06
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spark SQL的DataFrame的操作以及和RDD的转换相关概念：
spark的核心是RDD，它是弹性分布式数据集，对应着一
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2023-06-19 16:58:57
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spark的shuffle和原理分析1 、概述Shuffle就是对数据进行重组，由于分布式计算的特性和要求，在实现细节上更加繁琐和复杂。
在MapReduce框架，Shuffle是连接Map和Reduce之间的桥梁，Map阶段通过shuffle读取数据并输出到对应的Reduce；而Reduce阶段负责从Map端拉取数据并进行计算。在整个shuffle过程中，往往伴随着大量的磁盘和网络I/O。所以
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2023-08-02 07:48:43
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一、简介
Spark SQL是Spark中处理结构化数据的模块。与的Spark RDD API不同，Spark SQL的接口提供了更多关于数据的结构信息和计算任务的运行时信息。在Spark内部，Spark SQL会能够用于做优化的信息比RDD API更多一些。Spark SQL如今有了三种不同的API：SQL语句、DataFrame API和最
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2023-09-05 09:59:37
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