# Spark 覆盖表语句的实现指南
在大数据处理的世界中，Apache Spark 是一个强大的工具，广泛应用于数据分析、ETL过程和机器学习等多个领域。在本篇文章中，我们将重点讨论如何在 Spark 中实现“覆盖表”功能。覆盖表是指将已有表的数据全部替换为新的数据，常用于数据更新和数据整理过程中。
## 任务流程概述
我们可以将实现覆盖表的过程分为以下几个步骤，具体流程见下表：
| 步
1、RDD的缓存级别顺便看一下RDD都有哪些缓存级别，查看 storagelevel.py代码StorageLevel类如下:__all__ = ["StorageLevel"]
class StorageLevel(object):
"""
Flags for controlling the storage of an RDD. Each StorageLevel
目录1 HBase 数据源1.1 HBase Sink1.2 HBase Source2 MySQL 数据源3 SHC 操作Hbase基本使用3.1 生成 JSON1 HBase 数据源Spark可以从外部存储系统读取数据，比如RDBMs表中或者HBase表中读写数据，这也是企业 中常常使用，如下两个场景：1）、要分析的数据存储在HBase表中，需要从其中读取数据数据分析日志数据：电商网站的商家操
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2024-05-18 18:49:22
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# Spark Insert Overwrite 覆盖整个表实现流程
## 介绍
在Spark中，我们可以使用`insert overwrite`语句来覆盖整个表。这对于需要重新加载数据或更新数据的场景非常有用。在本文中，我将向你介绍如何使用Spark的`insert overwrite`语句来覆盖整个表。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[创建SparkS
原创
2023-11-11 03:47:49
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1、概述：在数据分析，数据仓库和数据开发的过程中，经常会用到各种时间粒度，尤其是会按照各种时间粒度（进行上钻或者下钻）出统一逻辑报表数据，此时将面临分析时间粒度爆炸的问题（使用grouping set解决，见另一篇文章），所以有必要产出一个时间维度表。2、时间维度表建表语句CREATE TABLE if not exists test_db.dim_date_df(
`dt` string co
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2023-07-29 19:44:15
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最近在使用spark处理一个业务场景时，遇到一个小问题，我在scala代码里，使用spark sql访问hive的表，然后根据一批id把需要的数据过滤出来，本来是非常简单的需求直接使用下面的伪SQL即可：select * from table where id in (id1,id2,id3,id4,idn) 但现在遇到的问题是id条件比较多，大概有几万个，这样量级的in是肯定会出错的，看网上
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2023-08-22 21:57:55
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语句覆盖是指选择足够的测试用例，使得运行这些测试用例时，被测程序的每一个语句至少执行一次，其覆盖标准无法发现判定中逻辑运算的错误；判定覆盖是指选择足够的测试用例，使得运行这些测试用例时，每个判定的所有可能结果至少出现一次，但若程序中的判定是有几个条件联合构成时，它未必能发现每个条件的错误； 条件覆盖是指选择足够的测试用例，使得运行这些测试用例时，判定中每个条件的所有可能结果至少出现一次，但未必能覆
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2023-08-02 18:10:16
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# Spark给表加注释语句
在大数据处理与分析领域，Apache Spark作为一个强大的分布式计算框架，逐渐成为了数据科学家和工程师的首选。一个重要的功能是为数据表添加注释，这样可以帮助其他用户更好地理解数据表的含义和数据结构。本文将探讨如何在Spark SQL中为表添加注释，并提供一些示例代码。
## 什么是数据表注释？
数据表注释是对表中数据内容及其结构的描述。它们通常用于解释表的用
spark中Dataset的的saveAsTable方法可以把数据持久化到hive中，其默认是用parquet格式保存数据文件的，若是想让其保存为其他格式，可以用format方法配置。如若想保存的数据文件格式为hive默认的纯文本文件：df.write.mode(SaveMode.Append).format("hive").saveAsTable("test")format支持的格式有：hive
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2023-06-11 14:48:55
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Spark SQL支持读写HiveSpark SQL还支持读取和写入存储在Apache Hive中的数据。然而，由于Hive有大量依赖项，这些依赖项不包括在默认的Spark发行版中，如果在classpath上配置了这些Hive依赖项，Spark就会自动加载它们。需要注意的是，这些Hive依赖项必须出现在所有Worker节点上，因为它们需要访问Hive序列化和反序列化库（SerDes），以便访问存储
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2023-08-24 12:56:04
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# Spark Overwrite覆盖
Apache Spark是一个用于大数据处理和分析的开源分布式计算系统。它提供了许多强大的功能，包括高效的数据处理、机器学习、图计算等。在Spark中，数据的读写操作是非常常见的，而overwrite是一种常用的写入模式。本文将介绍Spark中overwrite覆盖的使用方式和相关示例，帮助读者更好地理解和应用该功能。
## Spark中的数据写入模式
原创
2023-09-02 03:37:01
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本篇文章以RDD.aggregateByKey引起的SortShuffleWriter为例说明Shuffle map端的原理和实现，为了便于说明问题这里的所有执行流程都是默认执行流程 为了便于说明问题，本文中Stage1是shuffle map操作所在的Stage，Stage2是shuffle reduce操作所在的Stage，本
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2024-09-26 23:45:50
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白盒测试&黑盒测试白盒测试一、语句覆盖（Statement Coverage）二、判定（分支）覆盖（Decision Coverage）三、条件覆盖（Condition Coverage）四、判定条件覆盖（Decision/Condition Coverage）五、组合覆盖（Branch Condition Combination Coverage）六、路径覆盖黑盒测试等价类划分边界值分
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2024-01-10 16:36:02
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SparkSQL介绍Hive是Shark的前身，Shark是SparkSQL的前身,SparkSQL产生的根本原因是其完全脱离了Hive的限制。 SparkSQL支持查询原生的RDD。 RDD是Spark平台的核心概念，是Spark能够高效的处理大数据的各种场景的基础。 能够在scala中写SQL语句。支持简单的SQL语法检查，能够在Scala中写Hive语句访问Hive数据，并将结果取回作为RD
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2023-09-05 17:31:57
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# 通过SELECT语句创建表的方式在Java Spark中的应用
在Java Spark中，我们可以使用SELECT语句来创建表。SELECT语句是一种用于查询数据的SQL语句，但是我们也可以利用它来创建新的表格。本文将介绍如何使用SELECT语句创建表，并通过代码示例进行说明。
## SELECT语句简介
SELECT语句是SQL中最常用的语句之一，用于从数据库中获取数据。一般来说，我们使
原创
2024-02-02 06:56:49
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ShardingSphere---理论ShardingSphere在中小企业需要分库分表的时候用的会比较多，因为它维护成本低，不需要额外增派人手;而且目前社区也还一直在开发和维护，还算是比较活跃。但是中大型公司一般会选择选用 Mycat 这类 proxy 层方案，因为可能大公司系统和项目非常多，团队很大，人员充足，那么最好是专门弄个人来研究和维护 Mycat，然后大量项目直接透明使用即可。 一、
本文讲述的是[ Action算子 ] 分类的算子. 本质上在 Action 算子中通过 SparkContext 进行了提交作业的 runJob 操作，触发了RDD DAG 的执行。一、无输出 22、foreach算子 foreach 对 RDD 中的每个元素都应用 f 函数操作，不返回 RDD 和 Array， 而是返回
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2023-11-09 11:29:15
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逻辑覆盖是以程序内部的逻辑结构为基础的设计测试用例的技术。它属白盒测试。逻辑覆盖包括语句覆盖、判定覆盖、条件覆盖、判定/条件覆盖、条件组合覆盖和路径覆盖。六种覆盖标准发现错误的能力呈由弱到强的变化：1.语句覆盖2.判定覆盖3.条件覆盖4.判定/条件覆盖5.条件组合覆盖6.路径覆盖 对上述6种覆盖标准的具体介绍： 1.语句覆盖（Statement Coverage）：就是设计若干
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2023-11-19 18:12:37
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mv命令用来对文件或目录重新命名，或者将文件从一个目录移到另一个目录中。source表示源文件或目录，target表示目标文件或目录。如果将一个文件移到一个已经存在的目标文件中，则目标文件的内容将被覆盖。mv命令可以用来将源文件移至一个目标文件中，或将一组文件移至一个目标目录中。源文件被移至目标文件有两种不同的结果：如果目标文件是到某一目录文件的路径，源文件会被移到此目录下，且文件名不变。如果目标
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2023-09-08 23:00:53
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在白盒测试中，有四种常见测试方法： 语句覆盖 条件覆盖 判断覆盖 路径覆盖 下面我们用一道例题来解释他们之间的区别： START INPUT (A,B,C) IF A>5 THEN X= 10 ELSE X=1 END IF IF B> 10 THEN Y=20 ELSE Y=2 END IF IF ...
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2021-10-11 08:12:00
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