作业脚本采用Python语言编写，Spark为Python开发者提供了一个API-----PySpark，利用PySpark可以很方便的连接Hive下面是准备要查询的HiveSQLselect
sum(o.sale_price)
,sum(case when cate_id2 in(16,18) then o.sale_price else 0 end )
,sum(CASE WHEN cate_
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2023-10-03 15:39:14
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# PySpark 使用 SQL
PySpark 是 Apache Spark 在 Python 上的开源分布式计算框架，它提供了丰富的数据处理和分析功能。在 PySpark 中，我们可以使用 SQL 语句来操作数据，这种使用 SQL 的方式更加直观和简洁。本文将介绍如何在 PySpark 中使用 SQL，并提供相关的代码示例。
## 安装 PySpark
首先，我们需要安装 PySpark
原创
2024-01-02 11:00:39
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一、Spark SQL简介Spark SQL is Apache Spark's module for working with structured data.Spark SQL是一个用于结构化数据处理的Spark模块。与基本的Spark RDD API不同，Spark SQL提供的接口为Spark提供了有关数据结构和正在执行的计算的更多信息。在内部，Spark SQL使用这些额外的信
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2023-11-28 14:34:16
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目录：一、Jupyter Pyspark交互式环境配置Jupyter+spark+yarn 环境配置spark-submitclient 和 cluster 运行模式注意点二、Spark-core RDD常用算子总结RDD对象RDD常用算子RDD优化缓存RDD共享变量与累加器RDD全局并行度设置三、SparkSQL总结SparkSQL DataFrame构建SparkSQL DataFrame数据
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2023-12-11 16:11:34
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1. 查1.1 行元素查询操作 像SQL那样打印列表前20元素，show函数内可用int类型指定要打印的行数：df.show()
df.show(30)以树的形式打印概要：df.printSchema()获取头几行到本地：list = df.head(3) # Example: [Row(a=1, b=1), Row(a=2, b=2), ... ...]
list = df.take(
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2023-09-19 20:55:53
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#博学谷IT学习技术支持#DataFrame进阶3.1 DataFrame的组成DataFrame是一个二维表结构， 那么表格结构就有无法绕开的三个点：行列表结构描述比如，在MySQL中的一张表：由许多行组成数据也被分成多个列表也有表结构信息（列、列名、列类型、列约束等）基于这个前提，DataFrame的组成如下：在结构层面：StructType对象描述整个DataFrame的表结构StructF
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2024-06-21 08:58:53
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pyspark是Spark对Python的api接口，可以在Python环境中通过调用pyspark模块来操作spark，完成大数据框架下的数据分析与挖掘。其中，数据的读写是基础操作，pyspark的子模块pyspark.sql 可以完成大部分类型的数据读写。文本介绍在pyspark中读写Mysql数据库。1 软件版本在Python中使用Spark，需要安装配置Spark，这里跳过配置的过程，给出
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2023-08-27 08:52:41
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文章目录Pyspark前言一、Spark On Yarn二、两种部署方式1.方式说明2.演示操作:三、Spark交互流程1.client on Yarn 集群2.cluster on Yarn 集群四、Spark-Submit相关的参数说明总结 前言Spark是一款用于大规模数据处理分布式的分析引擎一、Spark On Yarn本质： 将Spark程序运行在Yarn集群中, 由Yarn集群完成资
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2023-09-21 08:51:38
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大数据-玩转数据-Spark-SQL编程基础（python版）说明：Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块,它将Spark SQL转换成RDD，然后提交到Spark集群执行，执行速度快，对原有Hadoop生态兼容性好。Spark-SQL所用数据抽象为DataFrame，是一种以RDD为基础的分布式数据集，相当于关系数据库的表。启动了hdfs,yarn,zookeeper,mys
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2023-11-07 12:02:37
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摘抄一段 ZooKeeper 官网的一句话。大意就是 ZooKeeper 为分布式应用提供了高效可靠的分布式协调服务，提供了统一命名服务、配置管理和分布式锁等分布式的基础服务。ZooKeeper is a centralized service for maintaining configuration information, naming, providing distributed sync
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2023-11-15 14:43:46
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记得原来看到一个类似官方文档的quick start页面，我是照着它写的，但找不到了，如果有人告诉我将十分感谢。Why SQL以下只代表本人的理解。 可以支持SQL的一系列数据库操作是Spark的一大特性，当数据量很大时，传统的单机数据库无法负载。Spark可以把文件的数据内容读到内存中进行操作，所以只要集群资源足够，很多SQL的操作是很快的！以一个实际任务作为例子HDFS上BOSS把一些数据放到
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2023-09-21 14:43:01
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# PySpark SQL Union教程
## 1. 简介
在进行数据分析和处理时，经常需要将多个数据集合并在一起。PySpark SQL提供了`union`操作来实现这个功能。本篇文章将教你如何使用PySpark SQL的`union`操作来合并数据集。
## 2. 整体流程
下面是使用PySpark SQL实现`union`的整体流程：
```mermaid
gantt
d
原创
2023-11-27 08:28:07
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# 实现"pyspark sql api"教程
## 整体流程
```mermaid
journey
title 教学流程
section 了解pyspark sql api
开发者 -> 小白: 介绍pyspark sql api概念
section 安装并配置环境
开发者 -> 小白: 安装pyspark
开发者 ->
原创
2024-02-26 03:41:46
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# PySpark读取SQL
PySpark是Apache Spark的Python API，它提供了一种使用Python编写大数据处理应用程序的方式。在PySpark中，我们可以使用SQL查询语言来处理和分析大规模数据集。
## 什么是PySpark读取SQL
PySpark读取SQL是指使用PySpark中的SQL模块来读取和操作SQL数据。它提供了一种使用SQL查询语言来处理和分析大规
原创
2024-01-30 10:24:18
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# 使用 PySpark SQL 进行数据处理
在大数据处理的领域，Apache Spark 是一种广受欢迎的分布式计算框架，而 PySpark 则是其 Python 接口。借助 PySpark，用户可以轻松地进行数据处理和分析。在这篇文章中，我们将探讨如何使用 PySpark SQL 来进行数据操作，并提供一些具体的代码示例。
## 安装 PySpark
首先，我们需要确保已经安装 PyS
在数据处理的日常工作中，使用 PySpark 连接 SQL 数据库是一个常见的场景。我曾经也遇到过这样的挑战，下面就跟大家分享一下这个问题的处理过程。
### 问题背景
在一个大数据项目中，我们需要将来自 SQL Server 的数据加载到 PySpark 中进行分析。这也是常见的用户场景，尤其是在数据集成的过程中。
> 例如，我们的系统需要处理如下规模的数据：
> - 每日处理 10 万条
一，Spark,Pyspark介绍1.1Spark介绍Apache的Spark是用于大规模数据处理的统一（unified）分析引擎,简单来讲Spark是一款分布式的计算框架，用于调度成百上千的服务器集群，计算TB,PB乃至EB级别的海量数据。1.2Pypark介绍Spark作为全球顶级的分布式计算框架，支持众多的编程语言进行开发。而python语言则是Spark重点支持的对象。重点体现在pytho
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2023-08-08 10:56:30
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pyspark学习(一)一 Pysaprk的安装 最近想学pyspark，于是想起了要更这个系列，由于本人也是不是特别熟悉，如果有什么错误的地方希望大家多多见谅，要是指正的话那就更好了。条件简陋，只有一台笔记本，于是该系列应该全部都是在本地运行了。首先，pyspark的安装，单机版的Pyspark安装起来
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2023-10-25 16:21:45
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记录下 文章目录官网文档环境测试说明DataFrame创建从列表构建DF从Row对象创建DF为DF设置数据类型-指定类型为DF设置数据类型-字符串设置数据类型为DF设置数据类型-（单个）字符串设置数据类型从Parquet文件创建DF从JSON数据创建DF从CSV文件创建DFDataFrame 操作数据去重、列重命名、增加列、更改列数据、删除列空值处理转成JSONSQL操作自定义函数UDFDataF
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2023-10-21 08:21:54
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spark和hadoop的关系本文是参考了厦门大学林子雨的spark（python版）所整理成的笔记，仅供大家参考复习等个人用途，内容勿喷尽量详尽1.Spark 和Hadoop 的根本差异是多个作业之间的数据通信问题 : Spark 多个作业之间数据通信是基于内存，而 Hadoop 是基于磁盘，MapReduce的磁盘读写量特别高。例map函数和reduce函数，这两个过程需要等待完成2.spar
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2023-08-29 08:08:34
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