静态分区裁剪（Static Partition Pruning）用过 Spark 的同学都知道，Spark SQL 在查询的时候支持分区裁剪，比如我们如果有以下的查询：SELECT * FROM Sales_iteblog WHERE day_of_week = 'Mon'Spark 会自动进行以下的优化： 从上图可以看到，
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2023-08-03 13:24:33
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目录一、动态分区裁剪二、自适应查询执行一、动态分区裁剪动态分区裁剪（dynamic partition pruning，DPP）背后的思路是跳过计算查询结果所不需要的数据。动态分区裁剪效果最好的典型场景是连接两张表，其中一张表为事实表（多列数据的分区表），另一张表为维度表（未分区），如图 1 所示。通常情况下，过滤条件来自未分区的那张表（在本例中是 Date 这张表）。举个例子，思考对 Sales
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2023-08-21 15:39:59
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# 实现Spark SQL动态插入分区表
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，你可能已经掌握了Spark SQL的基本操作，但对于如何实现动态插入分区表可能还有些困惑。在本文中，我将为你详细介绍如何实现这一功能，并且带你一步步完成这个任务。
## 流程概述
首先，让我们通过一个表格来展示整个实现动态插入分区表的流程：
```markdown
| 步骤 | 描述
原创
2024-06-06 05:26:13
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在大数据时代，Apache Spark作为一个强大的分布式计算框架，被广泛应用于数据处理和分析。特别是在处理海量数据时，Spark分区表的应用展现了其高效性和灵活性。本文将深入探讨Spark分区表的相关问题以及解决方案，从业务场景分析、技术演进、架构设计、性能优化等多个维度进行系统的论述，以帮助读者更好地理解和应用这一技术。
根据2023年的数据，企业在日常运营中生成的数据量以每年35%的速度增
运行Spark的时候，同时跑多个任务对同一张表（parquet格式），同时写多个Hive分区，需要加一下参数set("spark.sql.hive.convertMetastorePar
原创
2024-06-20 12:14:58
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集合（内存）中创建 RDD外部存储（文件）创建 RDD并行与分区分区的设定集合（内存）中创建 RDD 从集合中创建 RDD，Spark 主要提供了两个方法：parallelize 和 makeRDD，从底层代码实现来讲，makeRDD 方法其实就是 parallelize 方法parallelize方法代
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2023-10-05 16:35:47
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# 使用Spark将非分区表转换为分区表
随着大数据技术的发展，数据处理和分析的需求持续增长。在这种情况下，采用合适的数据存储格式和结构显得尤为重要。分区表可以显著提高查询性能，减少数据扫描的范围，有效提升计算效率。本篇文章将探讨如何使用Apache Spark将非分区表转换为分区表，并为您提供代码示例，帮助您更好地理解这一过程。
## 什么是分区表？
分区表是将数据根据某一列（即分区列）的
原创
2024-09-23 05:59:32
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1、spark中partition与HDFS中block的关系hdfs中的block是分布式存储的最小单元，类似于盛放文件的盒子，一个文件可能要占多个盒子，但一个盒子里的内容只可能来自同一份文件。假设block设置为128M，你的文件是250M，那么这份文件占3个block（128+128+2）。这样的设计虽然会有一部分磁盘空间的浪费，但是整齐的block大小，便于快速找到、读取对应的内容。（p.
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2023-08-21 14:01:11
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参考资料 https://dongkelun.com/2018/08/13/sparkDefaultPartitionNums/ //详细记录了不同操作下各个分区的个数前言我们这边分区数是按照什么规则呢，今天详细吧这个问题好好看下分区的数量决定了spark任务的并行度前提 我们的分区数都是按照默认规则，没有人为改变过分区分区规则我们不管是read.csv 还是 textFile 还是spark读
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2023-09-29 10:00:22
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# Spark查询分区表的科普文章
Apache Spark 是一个强大的分布式计算系统，广泛应用于大数据处理和分析。由于数据量的急剧增加，不同的数据存储模式应运而生，其中分区表就是一种常见的数据组织形式。本文将探讨如何使用 Spark 查询分区表，并通过示例代码来帮助理解。
## 1. 什么是分区表？
分区表是将大表拆分为多个小表的方式，这种拆分是基于某些列的值。当你查询分区表时，Spar
原创
2024-10-01 10:01:37
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# 如何通过Spark读取分区表
## 1. 整体流程
下面是实现“spark读取分区表”的整体步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | -------------------------- |
| 1 | 创建SparkSession对象 |
| 2 | 读取分区表的数据 |
| 3 | 显
原创
2024-06-25 05:02:42
60阅读
# Spark SQL 分区表实现
## 引言
在处理大规模数据时，使用分区表可以提高查询性能和数据处理效率。Spark SQL提供了对分区表的支持，本文将介绍如何在Spark SQL中实现分区表。
## 整体流程
```mermaid
flowchart TD
A[创建表] --> B[添加分区]
B --> C[加载数据]
C --> D[查询数据]
```
#
原创
2023-10-22 13:08:22
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在现代大数据处理的场景中，Apache Spark作为强大的数据处理工具，其`saveAsTable`方法在操作分区表时常常会遇到多种挑战。本文将复盘如何解决“Spark saveAsTable分区表”问题的过程，涵盖协议背景、抓包方法、报文结构、交互过程、字段解析及逆向案例等多个方面。
## 协议背景
在数据仓库架构中，分区表的使用是提高查询效率和管理便利性的有效手段。分区表按照特定的列值进
默认分区源码（RDD数据从集合中创建）1）默认分区数源码解读 2）创建一个包 3）代码验证import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object partition01_Array_default {
def main(args: Array[String]): U
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2023-08-31 14:37:06
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Spark RDD的分区规则一.RDD中数据来源二.读取内存数据分区规则三.读取文件数据分区规则3.1 分区数量的计算规则3.2 数据分配到哪个分区规则 一.RDD中数据来源2个地方：本地集合或外部数据源sc.parallelize(本地集合，分区数)
sc.makeRDD(本地集合，分区数) 底层是parallelize
sc.textFile(HDFS/文件夹，分区数) 以行为单位读取数据
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2023-08-04 20:16:30
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分区表：假设有海量的数据保存在HDFS的某个和hive表名对应的目录下，使用hive进行操作的时候，往往会搜索这个目录下的所有文件，这有时候是十分耗时的，如果我们知道这些数据的某些特征，可以事先对它们进行分类，再把数据load到HDFS上的时候，它们就会被放到不同的子目录下，然后使用hive进行操作的时候，就可以在where字句中对这些特征进行过滤，那么对数据的操作就只会在符合条件的子目录下进行，
# Spark SQL动态分区表插入数据的实现
在大数据处理领域，Spark SQL允许你以结构化方式对数据进行处理。动态分区表的插入是一项常见的操作，允许你在不需要提前定义分区的情况下，依然能够将数据分到适当的分区中。本文将教会你如何实现这一过程。
## 过程概述
以下是实现 Spark SQL 往动态分区表插入数据的步骤：
| 步骤 | 操作描述 |
|------|---------
原创
2024-08-27 09:09:37
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通过文件数据源创建RDD:rdd = sc.textFile(filePath, minPartitions=None)filePath是外部文件的路径，可以是本地文件，也可以是hdfs等。 minPartitions参数用来控制文件数据源创建RDD时所分配的最小分区数。默认minPartitions=2
我们还可以通过源码得到这一点： 当没有设置minPartitions，即minPartit
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2023-09-27 10:32:08
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背景spark的分区无处不在，但是编程的时候又很少直接设置，本文想通过一个例子说明从spark读取数据到内存中后的分区数，然后经过shuffle操作后的分区数，最后再通过主动设置repartition函数时生成的分区数，把数据从读取到写出过程中的分区数做个总结分析首先我们写一段读取目录下的csv文件，对Dataframe进行shuffle操作，聚合操作后把数据写到另外一个目录中的代码来进行分析fr
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2023-09-12 10:42:47
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之前说过分区表，分区都是用SQL语句创建的，那么如果需要创建非常多的分区，用户就需 要写非常多的SQL吗？也不是的 ，Hive提供了一个动态分区功能，其可以基于查询 参数推断出需要创建的分区名称。仔细看这个例子INSERT OVERWRITE TABLE dwd_loginPARTITION (year,day)SELECT ...,year,day FROM ods_loginHive根据SEL
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2023-10-05 12:19:20
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