# Spark SQL Map Join 实现指南
## 引言
Spark SQL是一种用于处理结构化数据的分布式查询引擎，提供了一种方便的方法来处理和分析数据。在Spark SQL中，Map Join是一种优化技术，用于在两个或多个数据集之间进行连接操作。本文将介绍如何使用Spark SQL实现Map Join，并提供详细的步骤和示例代码。
## 流程图
```flow
st=>start:
原创
2023-08-15 13:53:48
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文章目录Driver端OOM Error1. 不适合的API调用2. 广播了大变量Executor端OOM Error1. 低效的查询2. 不合适的Driver端和Executor端内存3. 不合适的YARN Container内存4. 内存中缓存大量数据5. 不合适任务并行度参考 Spark之所以能进行高性能的查询计算，主要得益于其基于内存的计算模型，那么在讨论Spark 中的一系列OOM
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2024-02-14 14:10:52
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1，sparkSQK -jdbc官方文档 https://spark.apache.org/docs/3.2.1/sql-data-sources-jdbc.html支持的数据库
DB2
MariaDB
MS Sql
Oracle
PostgreSQL访问数据库可通过
spark.read().jdbc(driver,tableName,'分区规则（字符串数组）',properties)连接spa
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2023-06-29 23:27:56
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1 SparkSessionSpark Core: SparkContextSpark SQL: 难道就没有SparkContext？2.x之后统一的package com.javaedge.bigdata.chapter04
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession}
object SparkSessionApp {
de
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2023-11-03 07:43:32
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RDD是spark抽象的基石，可以说整个spark编程就是对RDD进行的操作
RDD是弹性的
分布式数据集，它是
只读的，
可分区的，这个数据集的全部或者部分数据可以缓存在内存中，在多次计算间重用。所谓的弹性意思是：
内存不够时可以与磁盘进行交换。这是RDD另一个特性：内存计算。就是将数据保存到内存中，同时为了
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2024-06-17 14:30:40
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从这节课开始，简介Spark Streaming的状态管理。
Spark Streaming 是按Batch Duration来划分Job的，但我们有时需要根据业务要求按照另外的时间周期（比如说，对过去24小时、或者过去一周的数据，等等这些大于Batch Duration的周期），对数据进行处理（比如计算最近24小时的销售额排名、今年的最新销售量等）。这需要根据之前的计算结
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2023-12-30 18:57:01
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首先声明一下这个版本的代码是1.1的，之前讲的都是1.0的。Spark支持两种模式，一种是在spark里面直接写sql，可以通过sql来查询对象，类似.net的LINQ一样，另外一种支持hive的HQL。不管是哪种方式，下面提到的步骤都会有，不同的是具体的执行过程。下面就说一下这个过程。Sql解析成LogicPlan使用Idea的快捷键Ctrl + Shift + N打开SQLQuerySuite
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2024-04-18 15:22:17
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MapReduce是一种分布式编程模型，采用‘分而治之’的思想，将一个大规模数据集分解成多个小规模数据，然后分发给集群中多个节点共同计算。这样可以有效的降低每一部分的运算复杂度，达到提高运算效率的目的。 MapReduce模型将计算分为两个阶段：Map阶段和Reduce阶段。Hadoop将MapReduce的输入数据划分为等长的数据块，称为输入分片(split)，为每一个分片构建一个Map任务，并
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2023-10-27 09:28:09
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# 如何实现 Spark SQL 中的 map 查询类型
在大数据处理中，Spark SQL 是一个功能强大且灵活的工具，允许你使用 SQL 查询来处理大数据集。本文将介绍如何使用 Spark SQL 执行 map 查询类型的操作。我们将通过一个具体的实例步骤进行演示，帮助你更好地理解这一过程。
## 流程概述
以下是实现 Spark SQL map 查询的步骤概览：
| 步骤 | 描述
# 实现Spark SQL中的map、struct、array操作指南
## 一、整体流程
下面是实现Spark SQL中的map、struct、array操作的整体流程流程：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 创建SparkSession实例 |
| 步骤二 | 读取数据源文件 |
| 步骤三 | 定义Schema |
| 步骤四 | 使用selectEx
原创
2024-04-06 03:25:17
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在处理大规模数据时，`Spark SQL` 的 map 阶段分区往往会成为性能瓶颈。尤其是在数据处理量巨大时，合理的分区策略能够极大提高数据处理效率。为了更好地理解和解决这个问题，我将详细记录整个过程。这篇博文将涵盖环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧以及排错指南，帮助你更有效地处理 Spark SQL 的 map 阶段分区问题。
### 环境准备
要实现我们的处理流程，我们需要一
如何能更好的运用与监控sparkSQL?或许我们改更深层次的了解它深层次的原理是什么。之前总结的已经写了传统数据库与Spark的sql解析之间的差别。那么我们下来直切主题~ 如今的Spark已经支持多种多样的数据源的查询与加载，兼容了Hive,可用JDBC的方式或者ODBC来连接Spark SQL。下图为官网给出的架构.那么sparkSql呢可以重用Hive本身提供的元数据仓库(MetaSt
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2024-09-24 09:12:11
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# Spark SQL控制map数量
## 导言
在使用Spark进行数据处理时，我们通常会用到Spark SQL进行SQL查询和分析。Spark SQL是Spark生态系统中的一个组件，它提供了一种与结构化数据进行交互的统一接口。Spark SQL可以通过Spark的DataFrame和DataSet API，以及SQL语句进行数据操作和分析。
在Spark SQL中，数据被分成多个分区进
原创
2023-08-24 19:01:35
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文章目录Spark SQL/Hive SQL与SQL的关系HSQL与普通SQL的区别Hive，HDFS，Hadoop，MapReduce的关系Hadoop和Spark的区别和联系数据类型Hsql函数数组函数字符串函数优化查询 Spark SQL/Hive SQL与SQL的关系SQL：Structured Query Language，用于对关系型数据库进行操作的标准化语言。不同数据库对应不同类型
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2023-07-06 17:23:55
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1. 利用库函数转化: atoi, stol, strtoi, itoaatoi:atoi()函数属于c标准库, 添加头文件<stdlib.h>.atoi()函数原型int atoi(const char *str)str -- 要转换为整数的字符串函数描述: 將参数 str 所指向的字符串转换为一个整数（类型为 int 型).如果没有执行有效的转化, 返
mapreduce中可以实现map端的join以及reduce端的join，我们看下有什么区别。 mapJoin与reduceJoin数据准备reduce joinmap joinhive的map join测试 数据准备有一张订单表(order)：1001 01 1
1002 02 2
1003 03 3
1004 01 4
1005 02 5
1006 03 6三列对应的字段分别是订单ID，产品
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2023-08-24 20:55:14
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今天再来说一下spark里面的几种map方法。前面的文章介绍过单纯的map，但是spark还有几种map值得对比一下，主要是下面几种：map：普通的mapflatMap：在普通map的基础上多了一个操作，扁平化操作；mapPartitions：相对于分区Partition而言的，即对每个分区分别进行一次性的map。mapValues(function) ：适合key-value对的map操作。fl
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2023-09-25 18:54:17
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SparkSQL-21.前言sparksql-12、JDBC数据源sparksql可以从mysql表中加载大量的数据，然后进行相应的统计分析查询，也可以把最后得到的结果数据写回到mysql表2.1 通过sparksql加载mysql表中的数据代码开发package cn.doit.sparksql
import java.util.Properties
import org.apache.sp
Spark SQL架构Spark技术栈（Spark生态站）：Spark SQL主要是对信息的处理，包括数据转化，数据抽取Spark周边有Python/Scala/java/MLLib/等等Spark可以集成Hive，Json，CSV，parqueet，JDBC，HBase，Other等等Catalyst优化器是Spark SQL的核心。Dataset与Frame的区别：？？？使用Case Clas
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2024-08-06 11:10:06
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目录 1. 什么是 spark dataframe2. 为什么要用 spark dataframe3. 创建 dataframe4. 操作 dataframe4.1 在 dataframe 上执行 sql 语句4.2 spark dataframe 与 pandas dataframe 转换5. 一些经验5.1 spark json 格式问题5.2 spark dataframe 和 p
