# SparkSQL Python: Exploring Big Data with Ease
## Introduction
As the volume of data continues to grow exponentially, managing and processing big data has become a crucial aspect for businesses and
原创
2024-04-17 03:43:57
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文章目录一、循环控制1.1 while循环语句1.2 for循环语句（循环遍历）1.3 break和continue1.4 循环嵌套1.5 补充知识二、list（列表）2.1序列2.1.1概念2.1.2序列的分类2.2列表2.3列表的使用2.3.1“增”2.3.2“查”即获取2.3.3“改”即重赋值2.3.4“删”2.3.5“反转与排序”2.4序列通用操作附：第六讲作业 一、循环控制1.1 wh
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2024-09-10 23:17:17
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前言Apache Spark在6月份分布了3.0.0版本，增加了许多性能优化方面的新特性。作为大数据分析的重要引擎，在SQL查询优化方面的新特性值得期待和使用。Spark在SQL查询方面的性能优化主要分为四个方向七个方面：开发交互方向新的Explain格式所有join支持hints动态优化自适应查询执行动态分区裁剪Catalyst提升增强嵌套列的裁剪和下推增强聚合的代码生成基础设施更新支持新的Sc
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2023-08-08 10:50:28
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一. spark-sql
1.in 不支持子查询 eg. select * from src where key in(select key from test);
支持查询个数 eg. select * from src where key in(1,2,3,4,5);
in 40000个 耗时25.766秒
in 80000个 耗时78.827秒
2.union all/union
不支持顶层
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2023-09-15 16:03:13
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准备条件：部署hadoop集群部署spark集群安装python（本人安装的是anaconda3,python是3.6）配置环境环境变量：vi .bashrc #添加如下内容
export SPARK_HOME=/opt/spark/current
export PYTHONPATH=$SPARK_HOME/python/:$SPARK_HOME
原创
2017-03-10 15:49:47
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# Python SparkSQL 结果输出：一个全面的指南
在大数据处理领域，Apache Spark 已成为一个不可或缺的工具。它为处理大规模数据提供了强大的能力，而 SparkSQL 则是其中一个极为重要的模块，它让用户能够使用 SQL 查询来处理 Spark 数据集。在本文中，我们将深入探讨如何在 Python 中使用 SparkSQL，并将结果输出到不同的格式。
## 1. Spa
原创
2024-08-30 07:28:02
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1、Spark SQL 概述Spark SQL概念Spark SQL is Apache Spark’s module for working with structured data.
它是spark中用于处理结构化数据的一个模块Spark SQL历史Hive是目前大数据领域，事实上的数据仓库标准。[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-mPnE8yA
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2023-10-10 18:32:14
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# Python远程连接SparkSQL教程
## 1. 流程图
```mermaid
graph TD
A[开始] --> B[安装必要的库]
B --> C[导入相应的库]
C --> D[连接到Spark集群]
D --> E[执行SQL查询]
```
## 2. 步骤说明
### 2.1 安装必要的库
在开始之前，我们需要安装以下库：
```py
原创
2023-09-02 11:50:07
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文章目录第1章 Spark SQL概述1.1 什么是Spark SQL1.2 Spark SQL的特点1.2.1 易整合1.2.2 统一的数据访问方式1.2.3 兼容Hive1.2.4 标准的数据连接1.3 什么是DataFrame1.4 什么是DataSet第2章 Spark SQL编程2.1 SparkSession新的起始点2.2 DataFrame2.2.1 创建DataFrame2.2
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2023-09-18 21:50:25
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目录一、概述二、Spark-SQL脚本 正文
回到顶部一、概述SparkSQL 的元数据的状态有两种：1、in_memory,用完了元数据也就丢了2、hive , 通过hive去保存的，也就是说，hive的元数据存在哪儿，它的元数据也就存在哪儿。 换句话说，SparkSQL的数据仓库在建立在Hive之上实现的。我们要用SparkSQL去构建数据仓库的时候，必须依赖于Hive
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2023-05-30 11:16:59
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Spark SQL学习笔记Spark SQL学习笔记设计到很多代码操作，所以就放在github, https://github.com/yangtong123/RoadOfStudySpark/blob/master/src/com/spark/sql/Readme.md其中包括了对Spark2.0的新特性的介绍，包括SparkSession, DataSet等
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2023-06-05 10:45:47
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1、概念 Spark SQL是一个用来处理结构化数据的Spark组件。 优点： ①SparkSQL是一个SQL解析引擎，将SQL解析成特殊的RDD（DataFrame），然后在Spark集群中运行 ②SparkSQL是用来处理结构化数据的（先将非结构化的数据转换成结构化数据） ③SparkSQL支持两种编程API 1.SQL方式
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2023-05-29 10:12:48
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Spark SQL是构建在Spark RDD之上一款ETL（Extract Transformation Load）工具（类似Hive-1.x-构建在MapReduce之上）。同Spark RDD 不同地方在于Spark SQL的API可以给Spark计算引擎提供更多的信息（计算数据结构、转换算子），Spark计算引擎可以根据SparkSQL提供的信息优化底层计算任务。目前为止Spark SQL提
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2024-06-07 20:30:53
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Spark sql实现自定义函数 文章目录一、为什么要自定义function？二、实现自定义的函数三、测试效果总结 一、为什么要自定义function？有小伙伴可能会疑问：Spark Sql提供了编写UDF和UDAF的接口扩展，为什么还有开发自定义函数呢？虽然Spark SQL 提供了UDF和UDAF，但是当我们想要实现 原生函数一样的功能比如:语义参数 ，可变参数等 功能时候，UDF和UDAF就
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2023-06-19 10:29:50
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文章目录第1章 Spark SQL概述1.1 什么是Spark SQL1.2 Spark SQL的特点1.2.1 易整合1.2.2 统一的数据访问方式1.2.3 兼容Hive1.2.4 标准的数据连接1.3 什么是DataFrame1.4 什么是DataSet第2章 Spark SQL编程2.1 SparkSession新的起始点2.2 DataFrame2.2.1 创建DataFrame2.2
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2023-09-18 21:50:24
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概述 SparkSql将RDD封装成一个DataFrame对象，这个对象类似于关系型数据库中的表。 创建DataFrame对象DataFrame就相当于数据库的一张表。它是个只读的表，不能在运算过程再往里加元素。 RDD.toDF("列名")
scala> val rdd = sc.parallelize(List(1,2,3,4,5,6))
rdd: org.apache.sp
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2023-08-29 17:06:09
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介绍用户一方面需要关系型操作，另一方面需要过程式的操作，shark只能进行关系型操作。Spark SQL可以将两者结合起来。Spark SQL由两个重要组成部分 DataFrame API 将关系型的处理与过程型处理结合起来，可以对外部数据源和Spark内建的分布式集合进行关系型操作压缩的列式存储，而不是Java/Scala对象Catalyst 提供了一整套性能分析、计划、运行时代码生成等的框架非
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2024-06-04 08:13:31
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揭秘Spark SQL和DataFrame的本质1、Spark SQL与DataFrame 2、DataFrame与RDD 3、企业级最佳实践 一、SparkSQL与DataFrame 1、SparkSQL之所以是除了SparkCore以外最大的和最受关注的组件，原因是 a)处理一切存储介质和各种格式的数据（同时可以方便的扩展Spake SQL的功能来支持更多类型的数据，例如Kudu）
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2024-02-25 10:51:55
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Spark SQL实现原理-逻辑计划优化规则：ColumnPruning（列裁剪）规则该逻辑计划优化规则，尝试从逻辑计划中去掉不需要的列，从而减少读取数据的量。列裁剪效果列裁剪规则会在多种情况下生效，下面通过几个例子来理解该优化规则的行为：排序并进行列裁剪当有groupBy等聚合操作时，会把不需要的列在读取数据时去掉，以减少数据的读取量。case class Person(id: Long, na
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2023-09-25 04:50:48
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Spark SQL是spark套件中一个模板，它将数据的计算任务通过SQL的形式转换成了RDD的计算，类似于Hive通过SQL的形式将数据的计算任务转换成了MapReduce。Spark SQL的特点： 1、和Spark Core的无缝集成，可以在写整个RDD应用的时候，配置Spark SQL来完成逻辑实现。 2、统一的数据访问方式，Spark SQL提供标准化的SQL查询。 3、Hive的继承，
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2023-09-19 06:37:19
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