spark连接mysql（打jar包方式）package wujiadong_sparkSQL
import java.util.Properties
import org.apache.spark.sql.SQLContext
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
/**
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2024-03-04 08:22:14
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spark join写在前面，读后感Join背景介绍Join使用的结论Join常见分类&实现机制Hash JoinBroadcast Hash JoinShuffle Hash JoinSort-Merge Join结论：如何优化 写在前面，读后感spark支持3种join:两种hash join应用与小表join大表sort-merge join应用与大表join大表hash join
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2023-08-22 22:02:56
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为了更好的分析Spark Join处理流程，我们选择具有Shuffle操作的示例来进行说明，这比没有Shuffle操作的处理流程要复杂一些。本文主要通过实现一个Join操作的Spark程序，提交运行该程序，并通过Spark UI上的各种运行信息来讨论Spark Join处理流程。Spark Join示例程序我们先给出一个简单的Spark Application程序代码，这里处理的数据使用了Movi
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2024-02-02 12:13:26
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spark 流计算 join 水印 窗口 spark structured streaming
spark 结构化流 join 连接结构化流支持将流dataset/DataFrame与静态dataset/DataFrame,或者另一个流数据集-DataFrame连接起来。流式连接的结果是增量生成的，与流式聚合（streamin
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2023-07-11 10:44:26
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文章目录1.四种Join操作1.1 join1.2 leftOuterJoin1.3 rightOuterJoin1.4 fullOuterJoin2.Option对象为什么要使用Option 1.四种Join操作Join操作在特征提取的过程是一个经常使用的操作，当从多个数据源提取特征之后，使用Join操作将数据合并成一个完整的特征数据，以供后续的使用。 这里记录Spark中的四种Join操作的
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2023-07-27 19:41:00
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# Spark RDD 实现 Join 操作
在大数据处理的领域，Spark 是一个非常强大的框架，尤其是在处理大规模数据集时。Spark 中的 RDD（弹性分布式数据集）是其核心数据结构之一，可以并行处理数据。本文将探讨如何在 Spark RDD 中实现 join 操作，并提供相应的代码示例。
## 什么是 RDD？
RDD（Resilient Distributed Dataset）是
一、DataFrame执行后端优化（Tungsten第一阶段） DataFrame可以说是整个Spark项目最核心的部分，在1.5这个开发周期内最大的变化就是Tungsten项目的第一阶段已经完成。主要的变化是由Spark自己来管理内存而不是使用JVM，这样可以避免JVM GC带来的性能损失。内存中的Java对象被存储成Spark自己的二
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2024-09-10 14:34:07
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join的类型 1． 内联结：将两个表中存在联结关系的字段符合联结关系的那些记录形成记录集的联结。 2． 外联结：分为外左联结和外右联结。 案例背景 内联结 这四个语句都是内联结，返回结果都是 table_reference条目中的每个逗号都看作相当于一个内部联合 默认的JOIN都是INNER JO
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2018-01-19 14:25:00
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mysql join操作
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2017-02-17 17:30:18
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基本操作Spark SQL中的DataFrame类似于一张关系型数据表。在关系型数据库中对单表或进行的查询操作，在DataFrame中都可以通过调用其API接口来实现。可以参考，Scala提供的DataFrame API。本文中的代码基于Spark-1.6.2的文档实现。一、DataFrame对象的生成 Spark-SQL可以以其他RDD对象、parquet文件、json文件、hive表，以及通
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2024-04-18 23:07:08
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操作举例如下package com.scalaimport org.apache.spark.SparkConfimport org.apache.spark.SparkContextimport org.ap
原创
2022-11-03 14:39:30
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sparksql的3种join实现1、Broadcast Join （小表对大表）在数据库的常见模型中（比如星型模型或者雪花模型），表一般分为两种：事实表和维度表。维度表一般指固定的、变动较少的表，例如联系人、物品种类等，一般数据有限。事实表一般记录流水，比如销售清单等，通常随着时间的增长不断膨胀。因为Join 操作是对两个表中key值相同的记录进行连接，在SparkSQL中，对两个表做join最
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2023-06-16 15:21:55
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title: Spark SQL JOIN操作date: 2021-05-08 15:53:21tags:
Spark
本文主要介绍 Spark SQL 的多表连接，需要预先准备测试数据。分别创建员工和部门的 Datafame，并注册为临时视图.
一、数据准备
本文主要介绍 Spark SQL 的多表连接，需要预先准备测试数据。分别创建员工和部门的 Datafame，并注册为临时视图，代码如下：
原创
2021-07-02 11:17:38
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title: Spark SQL JOIN操作 date: 2021-05-08 15:53:21 tags:Spark本文主要介绍 Spark SQL 的多表连接，需要预先准备测试数据。分别创建员工和部门的 Datafame，并注册为临时视图.
一、数据准备本文主要介绍 Spark SQL 的多表连接，需要预先准备测试数据。分别创建员工和部门的 Datafame，并注册为临时视图，代码如下：va
原创
2022-01-19 11:06:44
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Spark的Dataset操作(五)-多表操作 join先看两个源数据表的定义：scala> val df1 = spark.createDataset(Seq(("aaa", 1, 2), ("bbb", 3, 4), ("ccc", 3, 5), ("bbb", 4, 6)) ).toDF("key1","key2","key3")df1: org.apache.spark.sql...
原创
2021-06-21 15:57:31
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Spark的Dataset操作(五)-多表操作 join先看两个源数据表的定义：scala> val df1 = spark.createDataset(Seq(("aaa", 1, 2), ("bbb", 3, 4), ("ccc", 3, 5), ("bbb", 4, 6)) ).toDF("key1","key2","key3")df1: org.apache.spark.sql...
原创
2022-01-07 17:52:00
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1.小表对大表（broadcast join） 将小表的数据分发到每个节点上，供大表使用。executor存储小表的全部数据，一定程度上牺牲了空间，换取shuffle操作大量的耗时，这在SparkSQL中称作Broadcast Join Broadcast Join的条件有以下几个：  
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2023-09-03 09:55:38
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每天一个小例子： spark中， 1.left semi join （左半连接）的意思就是， JOIN 子句中右边的表只能在 ON 子句中设置过滤条件，右表中有重复的数据会自动跳过，具体详见： 2. left anti join 含义：left anti join 是 not in/not exists 子查询的一种更高效的实现，相当于not in或者not exists，left anti jo
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2023-10-18 20:34:10
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说一下的Spark Join的分类及基本实现机制 文章目录写在前面Spark支持哪些JoinRDD支持的JoinDataFrame支持的JoinSpark Join的实现方式Hash JoinBroadcast Hash JoinShuffle Hash JoinSort-Merge Join总结参考链接 写在前面面试官：说下Spark的Join方式有哪些？彩笔：Inner、Left、Left S
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2023-08-12 23:53:15
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众所周知,Join的种类丰富:按照**关联形式(**Join type)划分:有内关联,外关联,左关联,右关联,半关联,逆关联等,由业务逻辑决定的关联形式决定了Spark任务的运行结果;按照关联机制(Join Mechanisms)划分:有NLJ(Nested Loop Join) , SMJ(Sort Merge Join)和HJ(Hash Join),由数据内容决定的实现机制,则决定了Spar
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2023-08-10 08:37:40
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