Spark-SQL的Java实践案例(五)本章核心:JDBC 连接外部数据库,sparkSQL优化,故障监测在这里我们继续之前的SparkSQL的案例啊,没有看上一章节的兄弟萌 点击这里哈装逼开始:[狗头保命]ps:这应该是sparkSql的最后一章节了Spark还支持使用JDBC从其他的数据库读取数据的数据源,返回的结果是dataframe如何使用使用DataSourceApi将来自远程数据库的
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2024-02-26 16:27:57
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# Spark执行SQL语句：简介与实例
在大数据领域，Spark是一个非常流行的分布式计算框架。它的灵活性和高性能使得它成为处理大规模数据的首选工具之一。Spark不仅支持基本的数据处理操作，还提供了执行SQL查询的功能，这使得使用Spark进行数据分析变得更加方便和直观。
## Spark SQL简介
Spark SQL是Spark生态系统中的一个模块，它提供了一种在Spark中处理结构
原创
2023-12-01 08:30:54
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# Python执行Spark SQL语句
Apache Spark是一个快速、通用的大数据处理引擎，它支持多种编程语言，包括Python。Spark的SQL功能使得用户可以用SQL语言执行复杂的数据查找和分析，这使得数据科学家和工程师更容易进行数据处理和分析工作。本文将深入探讨如何在Python中执行Spark SQL语句，并配合代码示例进行说明。
## 环境准备
首先，确保你已经安装了A
原创
2024-08-03 07:03:31
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目录回顾初始化流程Sql Parse 阶段Referencesspark.version=2.4.4回顾在学习SparkSQL运行流程原理前可以先了解下SparkSQL中涉及到的一些基础概念，SparkSQL架构通常SQL语句执行都会完成以下流程： 1、词法和语法解析Parse：生成逻辑计划 2、绑定Bind：生成可执行计划 3、优化Optimize：生成最优执行计划 4、执行Execute：返回
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2023-11-21 19:36:01
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Spark SQL 架构Spark SQL 的整体架构如下图所示从上图可见，无论是直接使用 SQL 语句还是使用 DataFrame，都会经过如下步骤转换成 DAG 对 RDD 的操作Parser 解析 SQL，生成 Unresolved Logical Plan由 Analyzer 结合 Catalog 信息生成 Resolved Logical PlanOptimizer根据预先定义好的规则对
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2024-08-19 14:36:03
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前言一、mysql架构分析二、语句分析
2.1 查询语句2.2 更新语句三、总结《Netty 实现原理与源码解析 —— 精品合集》《Spring 实现原理与源码解析 —— 精品合集》《MyBatis 实现原理与源码解析 —— 精品合集》《Spring MVC 实现原理与源码解析 —— 精品合集》《Spring Boot 实现原理与源码解析 —— 精品合集》《数据库实体设计合集》《Java
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2023-08-23 16:55:10
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Spark SQL是Apache Spark的一个模块，它提供了一种基于结构化数据的编程接口。 Spark SQL支持结构化数据的处理，包括数据的读取、转换和查询。它可以将传统的基于表和SQL的操作和Spark的分布式计算相结合，提供强大的数据处理和分析能力。 Spark SQL也可以与其他Spark组件集成，如MLlib和GraphX，以支持更广泛的数据处理场景。读入数据val spark: S
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2023-07-17 16:35:36
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spark sql 执行的流程图： SQL 语句经过 SqlParser 解析成 Unresolved LogicalPlan;使用 analyzer 结合数据数据字典 (catalog) 进行绑定, 生成 resolved LogicalPlan;使用 optimizer 对 resolved LogicalPlan 进行优化, 生成 optimized LogicalPl
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2023-06-14 22:00:58
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目录一、postgresql备份shell二、mysql备份shell三、cron定时任务(定时执行shell脚本)四、批量导入某个目录下的.sql文件五、shell脚本管理jar包一、postgresql备份shellvim psqlDB.sh#!/bin/bash
###################################配置###########################
# Spark执行自定义SQL语句
## 介绍
在Spark中，我们可以使用Spark SQL来执行自定义的SQL语句。Spark SQL是Spark中处理结构化数据的模块，它提供了一种将结构化数据与传统的RDD操作相结合的方式，可以进行SQL查询、流式查询和机器学习等操作。
本文将介绍如何使用Spark执行自定义SQL语句的步骤，并给出相应的代码示例。
## 流程
下面是执行自定义SQL语
原创
2024-02-10 04:01:28
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使用django连接SQLServer，如果要连接多个数据库，则使用pyodbc来连接。pyodbc，运行查询的SQL，非常简单：importpyodbcconnection=pyodbc.connect('DRIVER={SQLServerNativeClient10.0};SERVER=127.0.0.1;DATABASE=DB_name;UID=User_Name;PWD=PassWord'
原创
2019-09-12 17:55:56
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一、EF执行SQL语句（一）1、为什么使用EF执行SQL语句？1）进行复杂的查询时，直接使用EF执行SQL语句性能会优于使用LINQ自动生成查询语句。2）某些特殊的查询条件，LINQ无法自动生成查询语句。2、数据上下文DbContext的Database的属性：1）ExecuteSqlCommand()不返回结果、只返回受影响的行数，适用于执行创建、插入、更新、删除操作（即执行给定的DDL/DML
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2024-04-18 22:37:58
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前言
大家都知道，在Java中调用SQL脚本的方式有多种，在这里只记录一种自己常用的方式，个人觉得挺实用方便的。
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2023-05-24 21:51:20
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1.纯java代码引用文件流的方式（缺点是分割的考虑比较麻烦）
1. package com.unmi.db;
2.
3. import java.io.FileInputStream;
4. import java.io.InputStream;
5. import java.sql.Connection;
6. import java.sql.Sta
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2023-07-12 12:30:25
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1、MapPartitions
spark中，最基本的原则，就是每个task处理一个RDD的partition。
MapPartitions操作的优点：
如果是普通的map，比如一个partition中有1万条数据；ok，那么你的function要执行和计算1万次。
但是，使用MapPartitions操作之后，
1. 首先创建连接字符串。要指明服务器的名字或IP地址、用户名称、用户密码、数据库命称。
2. 创建ADOBC连接对像
3. 执行SQL语句
例子：
Dim objCon as Variant
Dim strCon as String
Dim strQuery as String
strCon = | Driver={SQL Server}; Serv
原创
2010-03-07 20:31:29
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# 如何在Java中连接Spark SQL
在大数据时代，Spark SQL是处理和分析数据的重要工具。而作为开发者，能够将Spark SQL与Java相结合，是非常重要的技能。本文将详细介绍如何在Java中连接Spark SQL，并提供代码示例。
## 流程概览
以下是实现Spark SQL连接Java的基本流程：
| 步骤 | 描述
一. 四种基本的SQL语句1. 查询select * from table2. 更新update table set field=value3. 插入insert [into] table (field) values(value)4. 删除delete [from] table二.语句的执行顺序1.语法分析分析语句中语法是否符合规范，衡量语句中各表达式的意义。2.语义分析检查语句中涉及的所有数据
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2024-04-06 09:29:42
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SparkSQL 体系结构SparkSQL体系结构如下图所示，整体由上到下分为三层：编程模型层、执行任务优化层以及任务执行引擎层。SparkSQL编程模型可以分为SQL和DataFrame两种。执行计划优化又称为Catalyst，该模块负责将SQL语句解析成AST（逻辑执行计划），并对原始逻辑执行计划进行优化，优化规则分为基于规则的优化策略和基于代价的优化策略两种，最终输出优化后的物理执行计划。任
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2024-05-16 05:58:48
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Spark sql是spark内部最核心，也是社区最活跃的组件。Spark SQL支持在Spark中执行SQL,或者HiveQL的关系查询表达式。列式存储的类RDD（DataSet/DataFrame）数据类型以及对sql语句的支持使它更容易上手，同时，它对数据的抽取、清洗的特性，使它广泛的用于etl，甚至是机器学习领域。因此，saprk sql较其他spar
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2023-08-23 14:22:54
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