spark sql教程 在本系列的第一部分中，我们研究了使用Apache Spark SQL和DataFrames “大规模”利用关系数据库的功能方面的进展。 现在，我们将基于现实世界的数据集做一个简单的教程，以了解如何使用Spark SQL。 我们将使用Spark DataFrames，但重点将更多地放在使用SQL上。 在另一篇文章中，我将详细介绍Spark DataFrames和常见操作。
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2023-11-04 20:43:50
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Spark_SQL入门一、 Spark SQL概述是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。二、 Spark SQL 作用是将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。所以Spark
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2023-09-04 13:38:06
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Catalog API
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2024-05-16 07:17:34
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Spark SQL简介Spark SQL是Spark处理数据的一个模块，跟基本的Spark RDD的API不同，Spark SQL中提供的接口将会提供给Spark更多关于结构化数据和计算的信息。Spark SQL is not about SQL Spark SQL is about more than SQL 从严格意义上来说sparkSQL不仅仅是SQL，更加准确的来说，他是超乎SQL的作用。
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2024-07-10 20:12:30
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一、Spark SQL简介1.1、Spark SQL特性Spark SQL是Spark Core之上的一个组件，它引入了一个称为SchemaRDD的新- 数据抽象，它为结构化和半结构化数据提供支持提供了DataFrame、DataSet的编程抽象可以充当分布式SQL查询引擎Spark SQL是spark套件中一个模板，它将数据的计算任务通过SQL的形式转换成了RDD的计算，类似于Hive通过SQL
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2023-05-31 13:13:26
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目录一、Spark SQL概念二、Spark SQL的特点三、Spark SQL 与 Hive 的区别 一、Spark SQL概念它主要用于结构化数据处理和对Spark数据执行类SQL的查询。通过Spark SQL，可以针对不同格式的数据执行ETL操作（如JSON，Parquet，数据库）然后完成特定的查询操作。一般来说，Spark每支持一种新的应用开发，都会引入一个新的Context及相应的R
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2023-06-19 11:13:55
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SparkSQL 创建和使用方式一1.创建SparkSession2.读取数据为DataSet3.转成DataFrame并指定列名称4.保存成文件5.创建临时表使用SQL查询6.使用API的方式查询7.SQL方式实现分组求TOPN8.API方式实现分组求TOPN方式二1.创建saprkSession2.读取文件内容3.定义schema信息4.创建DataFrame5.创建临时表6.查询数据 方式
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2023-05-29 10:12:23
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目录SQL on HadoopSpark SQL 前身Spark SQL架构Spark SQL运行原理Spark SQL APIDataSetDataSet创建使用Case Class 创建DataSetRDD->DataSetDataFrame创建DataFrameRDD->DataFrameDataFrame->RDDSpark SQL操作外部数据源 SQL on Hado
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2023-09-04 23:43:27
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1 概述（Overview）Spark SQL是Spark的一个组件，用于结构化数据的计算。Spark SQL提供了一个称为DataFrames的编程抽象，DataFrames可以充当分布式SQL查询引擎。2 DataFramesDataFrame是一个分布式的数据集合，该数据集合以命名列的方式进行整合。DataFrame可以理解为关系数据库中的一张表，也可以理解为R/Python中的一个data
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2024-07-23 10:19:54
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本篇博客仅作为笔记，如有侵权，请联系，立即删除（网上找博客学习，然后手记笔记，因纸质笔记不便保存，所以保存到网络笔记）1、函数 与其他大多数计算机语言一样，SQL支持利用函数来处理数据。函数一般是在数据上执行的，它给数据的转换和处理提供了方便。前面我们使用RTrim()来去除串尾空格就是一个函数的例子。注意：函数的可移植性没有SQL语句强，几乎每种主要的DBMS的实现都支持其他实现不
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2024-06-12 17:38:13
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文章目录Driver端OOM Error1. 不适合的API调用2. 广播了大变量Executor端OOM Error1. 低效的查询2. 不合适的Driver端和Executor端内存3. 不合适的YARN Container内存4. 内存中缓存大量数据5. 不合适任务并行度参考 Spark之所以能进行高性能的查询计算，主要得益于其基于内存的计算模型，那么在讨论Spark 中的一系列OOM
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2024-02-14 14:10:52
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SparkSQL其实说白了就是方便开发人员对RDD进行间接的操作，之我前在阿里巴巴架构数据中台的时候本来想随笔的写写今天有时间就随便写点。SparkSQL中的DataFrame本质上还是一个RDD但是DataFrame本质上又是一个DataSet，SparkSQL的中心是一个SparkCore，SparkCorez中RDD是核心。不说了直接上第一种写法使用spark1.x版本 package co
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2023-06-19 18:39:39
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文章目录一、Spark Sql概述1、定义2、DataFrame3、DataSet二、数据转换<1>RDD <-> DataFrameRDD -> DataFrameDataFrame -> RDD<2>RDD <-> DataSetRDD -> DataSetDataSet -> RDD<3>DataFrame
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2023-05-29 13:56:04
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package com.immooc.sparkimport org.apache.spark.{SparkConf, rdd}imp
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2022-08-01 20:30:12
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spark连接mysql（打jar包方式）package wujiadong_sparkSQL
import java.util.Properties
import org.apache.spark.sql.SQLContext
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
/**
* Created by Administrator
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2024-03-04 08:22:14
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# Spark SQL 使用教程
Apache Spark 是一个快速、通用的集群计算系统，Spark SQL 是 Spark 组件之一，它提供了一个编程接口来操作结构化数据。通过 Spark SQL，可以使用 SQL 查询语言，结合编程语言如 Scala、Java、Python 和 R 来处理数据。本文将介绍 Spark SQL 的基本用法及其在数据处理和分析中的应用。
## 1. Spar
原创
2024-09-13 05:31:36
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# Spark SQL Hint 使用指南
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个非常流行的框架，而其 SQL 组件 Spark SQL 使得处理结构化数据变得更加高效与便利。为了提高查询执行的性能，Spark SQL 提供了一种功能强大的特性：Hints（提示）。本文将介绍 Spark SQL Hints 的使用方法，并通过代码示例加以说明。
## 什么是 Hint?
Hint
原创
2024-08-03 06:48:48
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# 如何在终端使用 Spark SQL
Spark SQL 是 Apache Spark 的一个组件，用于处理结构化数据。它为我们提供了一个强大的 SQL 接口，可以操作大规模的数据集。对于刚入行的开发者，了解如何在终端使用 Spark SQL 是一项基本技能。接下来，我将通过一个简单的流程来教你如何使用 Spark SQL。
## 处理流程概览
首先，让我们回顾一下在终端使用 Spark
原创
2024-09-05 06:34:39
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# 如何使用Spark SQL解决实际问题
Apache Spark是一个快速、通用、可扩展的大数据处理引擎，而Spark SQL则是Spark的一个模块，用于结构化数据处理。在本文中，我们将演示如何使用Spark SQL来解决一个实际问题：根据用户购买记录计算每个用户的平均购买金额。
## 准备数据
首先，让我们准备一些模拟的用户购买记录数据。假设我们有一个包含用户ID、购买金额和购买时间
原创
2024-05-23 03:49:30
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Spark SQL与Hive on SparkSpark SQL在Hadoop发展过程中，为了给熟悉SQL，但又不理解MapReduce的技术人员提供快速上手的工具，Hive诞生，是运行在Hadoop上的SQL-on-Hadoop工具。基于Hive后续又有一款Shark诞生，运行在Spark引擎上,但是Shark受限于Hive的太多依赖（如采用Hive的语法解析器、查询优化器等），制约了Spark
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2023-08-30 11:41:47
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