一、Table API & SQL注意：Table API 和 SQL 现在还处于活跃开发阶段，还没有完全实现Flink中所有的特性。不是所有的 [Table API，SQL] 和 [流，批] 的组合都是支持的。Table API和SQL的由来： Flink针对标准的流处理和批处理提供了两种关系型API，Table API和SQL。Table API允许用户以一种很直观的方式进行selec
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2023-11-23 23:18:40
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一、SQL解析过程
### --- sql解析过程
~~~ Spark SQL 可以说是 Spark 中的精华部分。
~~~ 原来基于 RDD 构建大数据计算任务，重心在向 DataSet 转移，原来基于 RDD 写的代码也在迁移。
~~~ 使用 Spark SQL 编码好处是非常大的，尤其是在性能方面，有很大提升。
~~~ Spark S
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2023-08-26 22:25:55
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说到Spark SQL ，我们不得不提到它的优化器（Catalyst），Catalyst是Spark sql的核心，它是针对于Spark SQL语句执行过程中的查询优化框架。所以在想了解Spark SQL的执行流程的时候，理解一下Catalyst的工作流程是很有必要的！ 了解Catalyst的话！ 一张图解释一下它的全流程。其中黑色方框为Catalyst的工作流程。&n
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2023-09-05 10:09:56
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1、SparkSQL的发展历程1.1 Hive and SharkSparkSQL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，Hive应运而生，它是当时唯一运行在Hadoop上的SQL-on-Hadoop工具。但是MapReduce计算过程中大量的中间磁盘落地过程消耗了大量的I/O，降低的运行效率，为了提高SQL-on-Hadoop的效率
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2023-08-11 16:58:21
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## 如何执行 SparkSQL：从小白到高手的完整指南
### 1. 引言
在大数据领域，Apache Spark已经成为一种强有力的工具，能够高效处理大规模数据。SparkSQL是Spark组件之一，使得用户可以以结构化数据的方式执行SQL查询。对于新手来说，从头开始学习如何执行SparkSQL可能会感到困惑。在本文中，我们将逐步讲述如何执行SparkSQL，并提供详细代码和解释，帮助你轻
原创
2024-09-22 05:53:12
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13.108.Spark 优化 1.1.25.Spark优化与hive的区别 1.1.26.SparkSQL启动参数调优 1.1.27.四川任务优化实践：执行效率提升50%以上13.108.Spark 优化：1.1.25.Spark优化与hive的区别先理解spark与mapreduce的本质区别，算子之间（map和reduce之间多了依赖关系判断，即宽依赖和窄依赖。） 优化的思路和hive基本一
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2024-08-14 19:16:47
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文章目录一、SparkSQL 核心编程介绍二、SparkSQL 核心概念2.1 DataFrame2.1.1 创建 DataFrame2.1.2 SQL 语法2.1.3 DSL 语法2.1.4 RDD 转换为 DataFrame2.1.5 DataFrame 转换为 RDD2.2 DataSet2.2.1 创建 DataSet2.2.2 RDD 转换为 DataSet2.2.3 DataSet
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2023-08-11 15:12:53
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背景最近在做Spark 3.1 升级 Spark 3.5的过程中，遇到了一批SQL在运行的过程中 Driver OOM的情况，排查到是AQE开启导致的问题，再次分析记录一下，顺便了解一下Spark中指标的事件处理情况结论SQLAppStatusListener 类在内存中存放着 一个整个SQL查询链的所有stage以及stage的指标信息，在AQE中 一个job会被拆分成很多job，甚至几百上千的
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2024-06-26 16:03:56
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1.Spark已打造出结构一体化、功能多样化的大数据生态系统，请用图文阐述Spark生态系统的组成及各组件的功能。 Spark的生态系统主要包含了Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、Structured Streaming、MLlib、Graphx等组件。Spark Core：Spark Core包含Spark最基础和最核心的功能，如内存计算、任务调度、部
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2023-08-10 09:11:38
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1. RDD 和 SparkSQL 运行时的区别查看执行计划----------------------explainRDD的运行流程SparkSQL程序运行流程和 RDD 不同, SparkSQL 的 Dataset 和 SQL 并不是直接生成计划交给集群执行, 而是经过了一个叫做 Catalyst 的优化器, 这个优化器能够自动帮助开发者优化代码 也就是说, 在 SparkSQL 中, 开发者
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2023-08-02 10:18:36
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sparkSQL是为了让开发人员摆脱自己编写RDD等原生Spark代码而产生的，开发人员只需要写一句SQL语句或者调用API，就能生成（翻译成）对应的SparkJob代码并去执行，开发变得更简洁一. APISpark SQL的API方案：3种SQLthe DataFrames APIthe Datasets API.但会使用同一个执行引擎the same execution engine
# Spark执行SparkSQL
Spark是一个强大的开源分布式计算框架，它支持在大规模数据集上进行高性能计算。而SparkSQL是Spark的一个子项目，它提供了一种用于结构化数据处理的高级数据处理接口。通过SparkSQL，用户可以使用SQL语句或者类似SQL的DataFrame API对结构化数据进行查询和分析，从而更方便地进行数据分析和机器学习。
## 安装Spark
首先，我们
原创
2023-08-01 01:39:24
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一、先学会WordCount我们依然把WordCount当作我们的基本用例，虽然前文已经给了WordCount代码，但是我们想试着写一下。还记得之前MapReduce的WordCount代码吗？明明简单的WordCount结果由于僵化的两阶段编程，导致代码又臭又长，反观Spark，言简意赅，极具美感。第一次写，一定会懵，但是无所谓，我们先思考再动手。我们需要写一个Spark的代码，我们前文说过，D
# 如何执行SparkSQL：项目方案
## 背景
SparkSQL是Apache Spark中用于处理结构化数据的组件，允许用户使用SQL查询数据，并结合Spark的强大计算性能。在现代数据处理项目中，能够有效地执行和优化SparkSQL查询是至关重要的。本方案旨在为团队提供一个系统的方法来执行SparkSQL，包括项目的设置、数据加载、查询执行以及结果处理等。
## 项目结构
项目分为
# 脚本执行 SparkSQL 的科普文章
SparkSQL 是 Apache Spark 的一个重要组件，专门用于处理结构化数据。它通过 SQL 查询语言提供了一种简单而高效的数据操作方式。无论是在大数据分析、机器学习还是实时数据处理等领域，SparkSQL 都展现了巨大的优势。
在本文中，我们将探讨如何编写脚本来执行 SparkSQL，并通过示例代码帮助您更好地理解这一过程。
## Sp
# 如何在CDH中执行Spark SQL：从入门到精通
在数据处理领域，Apache Spark逐渐成为一种流行的选择，因其快速、通用和易于使用的特性。特别是Spark SQL，允许用户用SQL查询数据，而不用深刻研究Spark的底层代码。本文将为刚入行的小白提供一步步的指导，帮助你在Cloudera's CDH（Cloudera Distribution including Apache Ha
原创
2024-10-28 04:36:42
48阅读
# 使用 SparkSQL 执行数据查询的实例
## 引言
在大数据处理领域，Apache Spark 作为一种开源的大数据处理框架，因其快速的计算能力和简易的数据处理 API 而广受欢迎。Spark 提供了一种 SQL 数据处理的方式——SparkSQL，它允许用户使用 SQL 语法对数据进行操作。本文将探讨如何使用 SparkSQL 执行数据查询，并解决一个实际问题。
## SparkS
原创
2024-08-26 03:27:36
28阅读
# 如何在shell中执行SparkSQL
## 操作流程
下面是实现"shell执行SparkSQL"的操作流程表格：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 启动Spark Shell |
| 步骤二 | 创建SparkSession |
| 步骤三 | 执行SparkSQL语句 |
| 步骤四 | 关闭SparkSession |
## 操作指引
#
原创
2024-05-08 03:58:04
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# 实现SparkSQL执行逻辑教程
## 整体流程
以下是实现SparkSQL执行逻辑的流程步骤：
```mermaid
flowchart TD
A[创建SparkSession] --> B[读取数据源]
B --> C[创建临时表]
C --> D[执行SQL语句]
D --> E[获取结果]
```
## 每一步详细说明
### 1. 创建Spa
原创
2024-06-15 04:13:47
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# Spark SQL执行
Apache Spark是一个快速、通用的集群计算系统，它支持分布式数据处理和机器学习任务。Spark SQL是Spark的一个模块，它提供了用于处理结构化数据的高级API和查询语言。在本文中，我们将介绍如何使用Spark SQL执行查询。
## 安装和配置Spark
要执行Spark SQL查询，首先需要安装和配置Apache Spark。以下是安装和配置Spa
原创
2023-08-02 06:55:53
102阅读
