文章目录一、格式化你的SQL二、使用With语句2.1 with子句优点2.2残忍的对比2.3对比剖析三、使用注释3.1 代码头部3.2 with注释3.3代码注释3.4注意事项四、大查询分解小查询五、规范大小写，命名 一、格式化你的SQL1.最好使用标准SQL函数而不是特定供应商Mysql等的函数以提高可移植性 2.大小写的运用，系统关键字小写，字段表名小写 3.灵活使用空格和缩进来增强可读性
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2023-10-05 14:15:48
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在某次使用sparksql中的union合并两个DataFrame时，发现总是报类型不匹配的错误，但是检查后发现两个DataFrame中无论是列名和列的类型，都是完全相同的，下面复现一下这个错误object SqlTest {
def main(args: Array[String]): Unit = {
// 设置日志输出的级别
Logger.getLogger("org")
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2024-06-20 11:43:30
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Spark SQL 架构简介简单看一下Spark SQL 的架构。下面这张图描述了一条 SQL 提交之后需要经历的几个阶段，结合这些阶段就可以看到在哪些环节可以做优化。 很多时候，做数据仓库建模的同学更倾向于直接写 SQL 而非使用 Spark 的 DSL。一条 SQL 提交之后会被 Parser 解析并转化为 Unresolved Logical Plan。它的重点是 Lo
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2023-11-19 09:30:10
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## 如何实现“TextEncodeInput must be union spark sql”
### 整体流程
首先，我们需要了解“TextEncodeInput must be union spark sql”的含义，这是Spark SQL中的一个要求，表示对输入数据进行编码操作时，需要将多个输入数据源合并成一个数据集。接下来，我们将通过以下步骤来实现这一要求：
| 步骤 | 操作 |
原创
2024-05-09 03:34:25
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并行度：其实就是指的是，Spark作业中，各个stage的task数量，也就代表了Spark作业的在各个阶段（stage）的并行度。 如果不调节并行度，导致并行度过低，会怎么样？假设，现在已经在spark-submit脚本里面，给我们的spark作业分配了足够多的资源，比如50个executor，每个executor有10G内存，每个executor有3个cpu core。基本已经达到了集群或者y
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2024-10-26 18:11:41
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在大数据处理中，Spark SQL 的 `UNION ALL` 操作常常被使用来合并多个数据集。然而，当这一过程没有经过优化时，可能会导致性能下降，严重影响业务效率。本文将深入探讨如何优化 Spark SQL 中的 `UNION ALL` 操作，并通过详细的分析和解决方案来解决这一问题。
### 问题背景
随着数据量的不断增长，Spark 的性能成为我们关注的焦点。特别是在大规模数据处理和数据
在上一篇博文中，我们深入的了解了SparkSql中的sql语句经过DDLParser、SparkSQLParser和SqlParser处理后得到了一个树结构的Unresolved Logical Plan，这也是我们每一次使用sparkSql时必然会执行的，但是对于一些不是立刻需要返回结果的造作，执行到这边也就结束了，只有遇到哪些诸如show，collect等需要立刻的返回结果的操作，我们才会继续
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2023-12-15 11:42:21
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CatalystCatalyst是SparkSQL的优化器系统，其设计思路基本都来自于传统型数据库，而且和大多数当前的大数据SQL处理引擎设计基本相同。SQL优化器核心执行策略主要分为两个大的方向：基于规则优化（RBO）以及基于代价优化(CBO)，基于规则优化是一种经验式、启发式地优化思路，更多地依靠前辈总结出来的优化规则，简单易行且能够覆盖到大部分优化逻辑，但是对于核心优化算子Join却显得有点
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2023-11-14 02:58:37
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文章目录RDD 和 SpakSQL 运行时的区别Catalyststep1：解析 SQL，并且生成 AST（抽象语法树）step2：在 AST 中加入元数据信息step3：对已经加入元数据的 AST，输入优化器，进行优化谓词下推（Predicate Pushdown）列值裁剪（Column Pruning）step4：生成物理计划 RDD RDD 和 SpakSQL 运行时的区别RDD 的运行流
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2024-08-15 16:39:08
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文章目录前言一、Spark SQL概述1.1 Spark是什么1.2 Spark SQL优势1.3Spark SQL数据抽象1.4RDD，DataFame，Dataset区别和共性二，Spark SQL原理2.1SparkSession2.3三者的转换2.4SparkSQL中的join2.5 SQL解析过程 前言Spark SQL自从面世以来不仅接过了shark的接力棒，为spark用户提供高性
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2023-11-25 12:59:03
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# 使用Spark进行数据联合（Union）的完整指南
在数据处理中，尤其是使用Apache Spark时，合并多个数据集是一个常见的需求。今天，我们将深入探讨如何使用Spark的`union`操作来实现数据的联合（即将两个或多个数据框架（DataFrame）合并在一起）。
## 流程概述
实现Spark的Union操作的过程可以总结为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------
原创
2024-09-10 07:00:54
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引言join是SQL中的常用操作，良好的表结构能够将数据分散到不同的表中，使其符合某种规范(mysql三大范式)，可以最大程度的减少数据冗余，更新容错等，而建立表和表之间关系的最佳方式就是join操作。对于Spark来说有3种Join的实现，每种Join对应的不同的应用场景(SparkSQL自动决策使用哪种实现范式)： 1.Broadcast Hash Join：适合一张很小的表和一张大表进行J
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2024-02-02 13:11:58
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# 学习使用Spark的union与unionAll算子
在大数据处理领域，Apache Spark 是一种广泛使用的计算框架，它能够对大数据进行快速处理和分析。在实际开发中，我们经常会遇到需要将多个数据集进行合并的场景，这时我们可以使用 Spark 的 union 和 unionAll 算子。本文将为你详细介绍如何使用这两个算子，并给出具体的实现步骤和代码。
## 整体流程
在本文中，我们
2、Spark SQL2.1、Spark SQL概述2.1.1、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。2.1.2、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MapRedu
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2023-11-04 22:31:05
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本文写的有点小认真，也是之前做的项目的总结～1.研究目标1.1 介绍1.1.1 Spark SQL SparkSQL的前身是Shark，给熟悉RDBMS但又不理解MapReduce的技术人员提供快速上手的工具。随着Spark的发展， Shark对于Hive的太多依赖（如采用Hive的语法解析器、查询优化器等等），制约了Spark的One Stack Rule Them All的既定方针，制约了Sp
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2023-11-03 11:59:56
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前言
数据库视图是大家常用的一个功能，使用的过程中偶尔有需要UNION联合多个表的需求，这里提供一种参考方案，请看正文。
环境
1. Microsoft SQL Server 2000 sp3
&n
原创
2008-12-02 00:23:00
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# Spark Union 操作详解
在大数据时代，Apache Spark 是一种非常流行的数据处理引擎。它支持多种操作，其中 `union` 操作可以将多个数据集按行合并起来。这在很多情况下是非常有用的，比如在处理多份日志数据时。本文将教会你如何在 Spark 中实现 `union` 操作。
## 流程概述
在进行 Spark 的 `union` 操作之前，我们需要先明确一下整个实施流程
# 实现Spark支持SQL Thrift的方法
## 概述
在本文中，我将教你如何实现Spark支持SQL Thrift。这是一个比较常见的需求，对于刚入行的开发者可能会感到困惑。我会逐步指导你完成整个过程，让你能够顺利实现这个功能。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(开始)
B(创建Hive表)
C(启动ThriftServer)
原创
2024-03-18 03:45:19
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# 实现Spark SQL支持Delete操作
## 一、整体流程
为了让Spark SQL支持Delete操作，我们需要进行一系列步骤。下面是具体的流程：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建一个临时视图 |
| 2 | 使用Delta Lake API执行Delete操作 |
| 3 | 刷新表视图 |
## 二、具体操作步骤
### 步骤一：创建
原创
2024-05-15 06:35:44
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val df1 = hiveContext.sql( s""" |sele
原创
2022-07-19 19:38:42
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