Spark SQL是Apache Spark的一个模块，它提供了一种基于结构化数据的编程接口。 Spark SQL支持结构化数据的处理，包括数据的读取、转换和查询。它可以将传统的基于表和SQL的操作和Spark的分布式计算相结合，提供强大的数据处理和分析能力。 Spark SQL也可以与其他Spark组件集成，如MLlib和GraphX，以支持更广泛的数据处理场景。读入数据val spark: S
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2023-07-17 16:35:36
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概述join操作在进行数据处理时非常常见，而spark支持多种join类型。本文对spark中多种Join类型进行说明，并对不同join的使用场景进行了介绍和举例说明。使用join操作的注意事项在两个数据集比较的列有唯一值，使用默认join(inner join)会有较好的性能，但要注意：两个数据集中不匹配的key值的数据行将会被丢掉，另外，当比较的列有重复值时，会进行排列组合操作，此时可能会衍生
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2023-08-21 15:47:53
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# Spark SQL实现Update操作
## 简介
Spark SQL是Apache Spark的一个组件，用于处理结构化数据。它提供了一种高性能、可扩展的数据处理方式，支持SQL查询、流式查询和机器学习等任务。然而，与传统的关系数据库不同，Spark SQL不直接支持Update操作。本文将介绍如何使用Spark SQL实现Update操作。
## 背景
在传统的关系型数据库中，Up
原创
2023-12-04 14:19:31
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# 如何实现 Java Spark SQL
## 简介
在本篇文章中，我将向你介绍如何在 Java 中实现 Spark SQL。 Spark SQL 是 Apache Spark 生态系统中的一个组件，它提供了一种使用结构化数据进行交互式查询和分析的方式。
## 流程概述
以下是使用 Java 实现 Spark SQL 的流程：
```mermaid
pie
title 任务流程
原创
2023-10-01 04:37:53
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# Spark SQL Java实现流程
## 1. 准备工作
在开始实现Spark SQL Java之前，需要确保你已经满足以下条件：
- 安装好Java开发环境（JDK）
- 下载并安装好Apache Spark
- 创建一个Java项目，并将Spark相关的依赖项添加到项目中
## 2. 导入Spark SQL相关包
在项目的代码中，需要导入Spark SQL相关的包，以便使用Spark
原创
2023-09-27 04:20:47
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2、SparkSql的存储方式对于内存列存储来说，将所有原生数据类型的列采用原生数组来存储，将Hive支持的复杂数据类型（如array、map等）先序化后并接成一个字节数组来存储。此外，基于列存储，每列数据都是同质的，所以可以数据类型转换的CPU消耗。此外，可以采用高效的压缩算法来压缩，是的数据更少。比如针对二元数据列，可以用字节编码压缩来实现（010101）这样，每个列创建一个JVM对象，从而可
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2024-07-22 09:59:54
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今天没什么事，突然想起之前写过的sqark中SQL中的UDAF方法，这个还是挺有意思的，难度比蜂房中UDAF高，其中直接体现了火花的分而治之的细想，所以打算今天的博客在加一个火花SQL的UDF和UDAF编写。直接进入正题。1.udf函数的编写.sqlContext.udf.register（“CTOF”，（degreesCelcius：Double）=>（（degreesCelc
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2023-12-25 22:25:48
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Spark SQL 架构Spark SQL 的整体架构如下图所示从上图可见，无论是直接使用 SQL 语句还是使用 DataFrame，都会经过如下步骤转换成 DAG 对 RDD 的操作Parser 解析 SQL，生成 Unresolved Logical Plan由 Analyzer 结合 Catalog 信息生成 Resolved Logical PlanOptimizer根据预先定义好的规则对
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2024-08-19 14:36:03
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在本文中，我将探讨“Spark SQL 过滤条件实现原理”。它是处理大数据时一个至关重要的能力，能够有效地筛选和提取所需的信息。为了深入理解这个主题，我将从多个角度进行分析。
### 背景描述
在2010年代初期，Apache Spark诞生并日渐流行，其 SQL 接口的引入使得数据处理变得更加灵活和高效。随着数据量的增加，如何有效地过滤数据成为一个重要的研究话题。
> 引用块：
> “
最近常常和Json打交道，记录一下Spark解析Json案例，数据有点长数据示例，下面是一条数据：{"status":"1","regeocode":{"roads":[{"id":"0571H51F02100373","location":"120.349,30.303","direction":"东","name":"5号大街","distance":"200.895"},{"id":"057
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2024-07-13 06:34:20
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UDF 函数 UDF 是我们用户可以自定义的函数，我们通过SparkSession对象来调用 udf 的 register（name：String，func（A1,A2,A3...）） 方法来注册一个我们自定义的函数。其中，name 是我们自定义的函数名称，func 是我们自定义的函数，它可以有很多个参数
Spark Streaming 非常适合ETL。但是其开发模块化程度不高，所以这里
原创
2023-03-17 20:00:19
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# 从Spark SQL到Hive Java：大数据世界的数据处理技术
在当今互联网时代，数据已经成为了各行各业的核心资源。大数据技术的发展为企业提供了更多的机会和挑战，如何高效地处理和分析海量数据已经成为了企业面临的重要问题。在大数据处理领域，Spark SQL和Hive Java是两个非常重要的技术。
## Spark SQL简介
Spark SQL是Apache Spark项目的一个组
原创
2024-06-29 06:03:46
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# Spark SQL中的Java数据填充：基础与示例
Apache Spark是一种强大的分布式计算框架，它为大数据处理提供了高效的解决方案。Spark SQL是其一个重要模块，允许用户使用SQL查询数据集，并与DataFrame和Dataset API进行交互。在实际应用中，数据填充（Fill）是一项常见操作，尤其是在数据预处理阶段。在本文中，我们将关注如何使用Java在Spark SQL中
原创
2024-08-22 05:48:24
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# 如何在Java中连接Spark SQL
在大数据时代，Spark SQL是处理和分析数据的重要工具。而作为开发者，能够将Spark SQL与Java相结合，是非常重要的技能。本文将详细介绍如何在Java中连接Spark SQL，并提供代码示例。
## 流程概览
以下是实现Spark SQL连接Java的基本流程：
| 步骤 | 描述
# 如何在Java Spark中运行SQL
作为一名经验丰富的开发者，我将向你展示如何在Java Spark中运行SQL。无论是初学者还是有经验的开发者，都可以通过以下步骤来实现这一目标。
## 整体流程
下面是在Java Spark中运行SQL的整体流程，可以用表格形式来展示：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建SparkSession |
| 2
原创
2023-11-26 06:54:21
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1、MapPartitions
spark中，最基本的原则，就是每个task处理一个RDD的partition。
MapPartitions操作的优点：
如果是普通的map，比如一个partition中有1万条数据；ok，那么你的function要执行和计算1万次。
但是，使用MapPartitions操作之后，
# 使用 Java 进行 Spark SQL 开发的简单案例
本文旨在帮助刚入行的小白开发者了解如何使用 Java 进行 Spark SQL 的基本操作。我们将通过一个简洁的案例来展示整个流程，逐步引导你完成从环境搭建到运行 Spark SQL 的全过程。
## 整体流程
首先，我们看一下实现一个 Spark SQL 案例的基本步骤。下面是步骤的汇总表格：
| 步骤
原创
2024-09-02 06:05:40
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spark之java程序开发1、Spark中的Java开发的缘由: Spark自身是使用Scala程序开发的，Scala语言是同时具备函数式编程和指令式编程的一种混血语言，而Spark源码是基于Scala函数式编程来给予设计的，Spark官方推荐Spark的开发人员基于Scala的函数式编程来实现Spark的Job开发，但是目前Spark在生产上的主流开发语言仍然是Java，造成这一事实的原因主
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2023-07-21 19:47:44
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本文目录 一、Apache Spark 二、Spark SQL发展历程 三、Spark SQL底层执行原理 四、Catalyst 的两大优化一、Apache SparkApache Spark是用于大规模数据处理的统一分析引擎，基于内存计算，提高了在大数据环境下数据处理的实时性，同时保证了高容错性和高可伸缩性，允许用户将Spark部署在大量硬件之上，形成集群。Spark源码从1.x的40w行发展到
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2023-11-27 20:51:51
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