一、Spark.Sql简介Spark.sql是Spark四大组件之一，是Spark数据处理中用的最多的组件。SparkSQL在SparkCore的基础上对外提供了SQL接口，可以让熟悉SQL的技术人员快速上手。其编程入口为SparkSession。.SparkSQL所有的内容位于pyspark.sql这个模块下，包含了SparkSession、Column、Row等众多的核心内容。SparkSQL
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2023-06-19 16:33:50
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# Spark SQL中的tblproperties详解
在Spark SQL中，我们可以使用tblproperties属性来为表定义一些元数据信息。这些元数据信息可以帮助我们更好地理解和管理表的结构和数据。本文将介绍tblproperties属性的使用方法和示例代码，并解释其背后的原理。
## 1. tblproperties属性概述
tblproperties是Spark SQL中用于定
原创
2023-08-25 07:26:27
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Spark SQL一、概述SQL：类似于Hive，数据仓库（Data WareHourse）工具，简化Spark应用开发http://spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.htmlSpark SQL是Spark中一个模块，用以对结构化数据进行处理。SparkSQL在RDD之上抽象出来Dataset/Dataframe 这两个类提供了类
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2023-08-16 04:17:34
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# Spark SQL 结果统计
## 简介
在大数据处理的场景中，数据通常以分布式的形式存储在集群中。为了方便对这些数据进行处理和分析，需要使用相应的工具和技术。Spark是一个强大的分布式计算框架，提供了丰富的API和工具，其中之一就是Spark SQL。
Spark SQL是Spark的一个模块，用于处理结构化数据。它提供了类似于SQL的查询语言，可以对数据进行查询、过滤和聚合等操作。
原创
2023-08-19 07:22:48
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Spark（三）— Spark SQL一.简介二.DataFrame和DataSet2.1 搭建IDEA环境2.2 概念2.3 基本SQL操作2.4 DSL语法2.5. RDD、DF、DS转换三.常用函数3.1 UDF函数3.2 UDAF四.数据读取和保存4.1 基本读取和保存4.2 MySQL 一.简介Spark SQL是Spark 用于结构化数据处理的Spark 模块，Spark SQL 简
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2023-07-12 09:19:35
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一，Spark SQL概述 1.1 什么是Spark SQL 1.2 为什么学Spark SQL二，DataFrames 2.1 什么是DataFrames 2.2 创建DataFrames三，DataFrame常用操作 3.1 DSL风格语法 3.2 SQL风格语法四，SparkSQL编程实例 4.1 前期准备 4.2
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2024-02-04 21:42:22
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一，Spark SQL概述 1.1 什么是Spark SQL 1.2 为什么学Spark SQL二，DataFrames 2.1 什么是DataFrames 2.2 创建DataFrames三，DataFrame常用操作 3.1 DSL风格语法 3.2 SQL风格语法四，SparkSQL编程实例 4.1 前期准备 4.2
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2024-03-06 10:49:48
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概况Spark SQL是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提供了关于数据结构和正在执行的计算的更多信息。在内部，Spark SQL使用这些额外的信息来执行额外的优化。有几种与Spark SQL进行交互的方式，包括SQL和Dataset API。在计算结果时，使用相同的执行引擎，而不管使用哪种API /语言表示计算。这
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2023-09-01 11:38:25
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## Python Spark SQL科普
Spark SQL是Apache Spark中用于处理结构化数据的模块，它允许开发者使用SQL或DataFrame API来处理数据。Python是一种流行的编程语言，开发者可以使用Python来编写Spark SQL代码。本文将介绍如何使用Python和Spark SQL来处理数据，并提供一些示例代码。
### Spark SQL基础概念
在使用
原创
2024-02-26 07:11:17
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# 使用 Python Spark SQL 进行数据输出的完整指南
在数据科学和大数据处理的时代，Apache Spark 已成为一个流行的选择。它的强大功能和灵活性使得开发者能够高效地处理大规模数据。对于刚入行的小白来说，可能对Python Spark SQL输出流程并不清楚。本文将详细介绍如何使用 Python 和 Spark SQL 进行数据处理及输出的步骤，并附上相应的代码示例。
##
原创
2024-08-30 07:28:33
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1 SparkSQL 定义UDF函数目前在SparkSQL中，仅仅支持UDF和UDAF函数，python仅支持UDF。1.1 定义方式定义方式有两种：sparksession.udf.register() 注册的UDF可以用于DSL和SQL，返回值用于DSL风格，传参内的名字用于SQL风格。udf对象 = sparksession.udf.register(参数1，参数2，参数3）参数1：UDF名
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2023-06-19 17:30:05
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spark sql 性能技术简介:
1,内存列存储(in-memory columnar storage):Spark sql 的数据,不是使用 java 对象的方式来进行存储,而是使用了面向列的方式进行存储。每一列作为一个数据存储的单位，从而大大的优化了内存的使用效率，减少了对内存的消耗,也就避免了gc的大量数据的性能消耗
2,字节码生成技术(byte-core generati
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2023-11-26 23:14:43
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一、认识Spark sql1、什么是Sparksql?spark sql是spark的一个模块，主要用于进行结构化数据的处理，它提供的最核心抽象就是DataFrame。2、SparkSQL的作用？提供一个编程抽象（DataFrame），并且作为分布式SQL查询引擎DataFrame：它可以根据很多源进行构建，包括：结构化的数据文件、hive中的表，外部的关系型数据库、以及RDD3、运行原理将Spa
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2023-07-18 22:29:52
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自定义函数被称为（UDF） UDF分为三种：UDF ：输入一行，返回一个结果 ；一对一；比如定义一个函数，功能是输入一个IP地址，返回一个对应的省份 UDTF：输入一行，返回多行(hive)；一对多；sparkSQL中没有UDTF，spark中用flatMap即可实现该功能 UDAF：输入多行,返回一行；aggregate(聚合),count,sum这些是spark自带的聚合函数,但是复杂的业务,
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2023-09-10 19:41:26
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Spark SQL 是 Spark 的一个结构化数据处理模块，提供了一个 DataFrame 的抽象模型，在 Spark 1.6.0之后，又加入了 DataSet 的抽象模型，因此它是一个分布式 SQL 查询引擎，Spark SQL 主要由 Catalyst 优化，Spark SQL 内核，Hive 支持三部分组成。Spark SQL的架构是什么样的？如上所示，虽然有点复杂，但是并不影响我们的学习
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2023-09-16 00:18:53
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一、SparkSQL简介1、简介Spark SQL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。我们已经学习了Hive，它是将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。所有Spark SQL的应运而生，它是将
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2023-08-08 15:28:50
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一、UDF package com.zgm.sc.day14
import org.apache.spark.sql.SparkSession
/**
* 用udf实现字符串拼接
*/
object UDFDemo1 {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val spark = SparkSession
.
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2024-03-11 07:29:06
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spark的定位是是替换掉hive和storm，企业里面hive百分之八十的命令都是通过hive－cli命令来调的，sparksql的作用等同于hive－cli。hive－cli是跑在mapreduce，sparksql是运行在spark上，通过sparksql --help可以看cli，比如指定内存，核数，以及执行cli的命令，他是完全仿造hive的。
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2023-06-02 10:46:27
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之前已经对spark core做了较为深入的解读，在如今SQL大行其道的背景下，spark中的SQL不仅在离线batch处理中使用广泛，structured streamming的实现也严重依赖spark SQL。因此，接下来，会对spark SQL做一个较为深入的了解。本文首先介绍一下spark sql的整体流程，然后对这个流程之中涉及到的第一个步骤：SQL语法解析部分做一下较为深入
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2023-12-31 22:19:27
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XY个人记SparkSQL的函数HIve支持的函数，SparkSQL基本都是支持的，SparkSQL支持两种自定义函数，分别是：UDF和UDAF，两种函数都是通过SparkSession的udf属性进行函数的注册使用的；SparkSQL不支持UDTF函数的 自定义使用。☆ UDF：一条数据输入，一条数据输出，一对一的函数，即普通函数☆ UDAF：多条数据输入，一条数据输出，多对一的函数，即聚合函数
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2023-09-08 09:28:33
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