# 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
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原创
2024-05-08 03:58:04
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ubuntu 中文乱码
如果使用的是 PuTTY，可以通过修改 font, character set 设置来解决。
Window -> Appearance -> Font settings 选择宋体或新宋体:
Window -> Translation -> Character set translation on received data 选择 UTF-8:
-
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2023-09-08 15:21:14
79阅读
# 项目方案：在Shell脚本中执行SparkSQL并携带参数
## 背景
在大数据处理领域，SparkSQL 被广泛应用于数据分析和ETL（提取、转换、加载）等场景。为了实现灵活的数据处理，通常需要将参数动态传递给SparkSQL作业。本方案将详细描述如何在Shell脚本中执行SparkSQL，并有效地携带参数，帮助数据工程师实现高效的数据处理。
## 需求分析
1. **动态参数支持*
原创
2024-10-30 04:14:58
73阅读
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
78阅读
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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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
32阅读
# 用 Shell 执行 Spark SQL 脚本的完整指南
随着大数据技术的迅猛发展，Apache Spark已经成为处理大数据的首选工具之一。Spark SQL是Spark中用于结构化数据处理的组件，它支持多种数据来源，并提供了SQL查询的能力。在本篇文章中，我们将介绍如何使用Shell命令来执行Spark SQL脚本，讲解其基本原理，并提供代码示例。
## 1. 什么是Spark SQL
原创
2024-09-24 05:41:29
61阅读
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
205阅读
## 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
49阅读
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
60阅读
目录一、SparkSession 与 DataFrame、Dataset二、Spark Sql 解析1. 整体概览2. sql 语法解析关键对象三、Spark LogicalPlan（逻辑计划）1. 整体概述2. LogicalPlan 类结构体系3. Analyzed LogicalPlan 生成 一、SparkSession 与 DataFrame、Dataset1. 要
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2023-11-14 05:59:04
68阅读
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
84阅读
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
88阅读
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
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
206阅读
# 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
在处理大数据分析时，Apache Spark 提供了非常强大的工具，而 SparkSQL 更是其中的一员。本文将重点讨论如何在 SparkSQL 中指定队列，并通过 Shell 命令进行操作。这样的功能在如何高效地管理和调度资源上，尤其是在多用户环境中，显得相当重要。
## 背景描述
在大数据环境下，我们通常需要将计算任务分配给不同的队列，以实现资源的高效使用。SparkSQL 的队列管理功能
Querying Large Quantities of Data<?xml:namespace prefix = o ns = "urn:schemas-microsoft-com:office:office" /> 越快剔除不需要的数据，查询的后续阶段必须处理的数据量就越少，自然查询的效率就越高，这听起来显而易见。集合操作符（set operat
