Spark SQL 前世今生Spark SQL是Spark上运行SQL的模块 Hive on Spark是在Hive的基础上添加了Spark的执行引擎 两者是不同的 metastore，元数据，比如表的名字、表存在的位置、有哪些字段、顺序类型等等。存储在MySQL里面。好处是在Hive创建了表，Spark SQL可以访问，反之亦然，因为创建都是独立的。Spark SQL 概述Spark SQL是S
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2024-02-21 15:29:23
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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
# pyspark执行SQL的流程
对于刚入行的小白来说，学习如何在pyspark中执行SQL可能会有些困惑。本文将向你介绍整个流程，并提供实际的代码示例和注释，帮助你理解每个步骤的具体操作。
## 流程概述
在pyspark中执行SQL的流程如下：
1. 导入必要的库和模块
2. 创建SparkSession对象
3. 加载数据集
4. 将数据集转换为DataFrame
5. 注册Dat
原创
2023-09-29 06:02:32
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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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#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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# 使用PySpark执行SQL文件
在使用PySpark进行数据处理和分析时，我们经常需要执行SQL查询来处理数据。但是，当我们的SQL查询变得非常复杂和冗长时，我们可能会发现将SQL查询代码直接写在Python脚本中变得非常麻烦和不直观。为了解决这个问题，我们可以将SQL查询代码保存在一个独立的文件中，并通过PySpark执行这个SQL文件。本文将介绍如何使用PySpark执行SQL文件，并
原创
2023-12-13 06:57:30
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今天领导提了一个需求，使用py将数据库中的文件提取出并制成csv文件首先查了一下资料需要两个模块：csv模块、pymysql模块。import pymysql
import csv使用def函数将从数据库提取数据写在一起（游标功能是数据库中一个非常重要的概念） 首先，使用pymysql连接上mysql数据库，得到一个数据库对象。 然后，我们必须要开启数据库中的游标功能，得到一个游标对象。 接
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2023-07-29 11:33:38
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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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（一）概述SparkSQL可以理解为在原生的RDD上做的一层封装，通过SparkSQL可以在scala和java中写SQL语句，并将结果作为Dataset/DataFrame返回。简单来讲，SparkSQL可以让我们像写SQL一样去处理内存中的数据。Dataset是一个数据的分布式集合，是Spark1.6之后新增的接口，它提供了RDD的优点和SparkSQL优化执行引擎的优点，一个Dataset相
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2023-09-02 11:23:50
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--spark启动 spark-sql --退出 spark-sql> quit; --退出spark-sql or spark-sql> exit; 1、查看已有的database show databases;
--切换数据库
use databaseName; 2、创建数据
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2023-08-11 16:58:37
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导读：由于SQL的易学易用的特点，为了扩大Spark的应用范围，增加了对SQL和Hive的支持。SparkSQL是spark最常用的组件之一，本节来介绍sparkSQL运行的核心机制。作者：小舰执行流程以上是SparkSQL的总体执行逻辑，与传统的SQL语句执行过程类似，大致分为SQL语句、逻辑计划、物理计划以及物理操作几个阶段，每个阶段又会做一些具体的事情，我们来具体看下各个阶段具体做了些什么。
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2023-08-08 06:20:19
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# Python连接pyspark执行sql的步骤
## 概述
在本文中，我将向你展示如何使用Python连接pyspark并执行SQL语句。这对于那些想要在分布式计算框架中进行数据处理和分析的开发者来说是非常有用的。
## 整体流程
下面是整个过程的步骤概述：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 导入必要的库和模块 |
| 步骤2 | 创建SparkSess
原创
2023-11-14 06:25:05
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# 使用 PySpark 执行 SQL 语句并传入参数
PySpark 是一个强大的工具，用于大数据处理和分析。它与 Apache Spark 的分布式计算框架集成，使得可以处理大规模的数据集。通过 PySpark，我们不仅可以使用 DataFrame API 进行数据处理，还可以使用 SQL 语法来操作数据。在本文中，我们将学习如何在 PySpark 中执行 SQL 语句，并传入参数。
##
原创
2024-09-18 05:20:14
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文章目录一.Spark 性能优化概述二.运行环境优化2.1 数据本地性2.2 数据存储格式三.RDD算子优化3.1 尽可能复用同一个RDD3.2 对多次使用的RDD进行持久化四.参数微调五.数据倾斜参考: 一.Spark 性能优化概述首先笔者能力优先，使用Spark有一段时间，如下是笔者的工作经验的总结。Spark任务运行图:Spark的优化思路: 一般是从3个层面进行Spark程序的优化:运行
语言：python工具：PyCharm、Hadoop集群、spark集群1.准备数据 下载数据 下载地址，下载u.data，下载后可以用记事本打开查看里面内
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2024-07-02 09:41:57
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# 使用 PySpark 执行 SQL 查询写入数据
随着大数据技术的迅速发展，PySpark 作为 Apache Spark 的 Python 接口，越来越多地被用于处理和分析大规模数据集。PySpark 提供了强大的数据操作能力，其 SQL 语句可以让用户以一种熟悉的方式从数据集中提取信息，及进行数据处理。本文将介绍如何在 PySpark 中先执行 SQL 查询，然后将结果写入到数据存储中。
原创
2024-09-23 04:56:22
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### 如何在 PySpark SQL 中一次执行多条 SQL 查询
在数据工程和大数据处理的领域，PySpark 是一个热门的工具，它让分布式计算变得简单易用。对于初入行的小白，可能会遇到怎样在 PySpark SQL 中一次性执行多条 SQL 语句的问题。本文将详细介绍整个流程，并提供示例代码，帮助你快速上手。
#### 流程概述
在一次执行多条 SQL 查询时，我们的主要流程如下：
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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# pyspark 执行python
## 介绍
在使用 PySpark 进行大数据处理时，我们经常需要使用 Python 编写数据处理程序。本文将介绍如何使用 PySpark 执行 Python 程序，并提供了详细的步骤和代码示例。
## 流程
下表展示了整个流程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | ---- |
| 步骤1 | 导入 PySpark 模块 |
| 步骤2
原创
2023-10-29 04:20:06
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在pycharm中配置开发环境 a、打开pycharm，创建一个progect,设置run configuration 在环境变量中添加HADOOP_HOME,SPARK_HOME和PYTHONPATH b、安装pyspark 和py4j pyspark安装，在cmd终端中pip install pyspark或者在pycharm的setting中 安装的比较慢，勿骄勿躁。 py4j Py4j可以
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2023-12-16 11:36:02
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