SparkSQL 核心编程2DataSetDataSetDataSet 是具有强类型的数据集合，需要提供对
原创
2022-09-15 19:45:17
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# 使用SparkSQL进行时间差的计算
随着大数据技术的迅猛发展，Apache Spark已成为处理大规模数据集的流行工具之一。在Spark中，SparkSQL是一个非常强大的模块，主要用于执行SQL查询。本文将介绍如何使用SparkSQL计算两个时间之间的差值，并结合一些代码示例来帮助理解。
## SparkSQL时间计算基础
在SparkSQL中，时间类型主要有`timestamp`和
Spark_SQL性能调优众所周知，正确的参数配置对提升Spark的使用效率具有极大助力，帮助相关数据开发、分析人员更高效地使用Spark进行离线批处理和SQL报表分析等作业。性能调优选项选型默认值用途spark.sql.codegenfalse设为 true 时，Spark SQL 会把每条查询词语在运行时编译为 Java 二进制代码。这可以提高大型查询的性能，但在进行小规模查询时会变慢spar
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2023-08-20 06:52:43
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以下文章来源于算法美食屋 ，作者梁云1991算法美食屋把复杂的算法⭐️⭐️做成美食
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2021-04-07 17:16:46
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package cn.edu360.day8import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession}/** * Created by zx on 2017/10/16. */object JoinTest { def main(args: Array[String]): Unit = { val spark = ...
原创
2021-05-31 17:46:39
229阅读
# SparkSQL 2 左连接性能优化
## 引言
在大数据处理中，数据的连接操作是非常常见的任务之一。在SparkSQL中，使用左连接（left join）操作可以将两个数据集按照某个键进行连接。然而，当数据集比较大时，左连接操作可能会变得非常耗时，影响作业的整体性能。本文将介绍一些在SparkSQL 2中对左连接操作进行性能优化的方法，并提供相应的代码示例。
## 问题背景
在进行左
原创
2023-09-26 10:57:34
313阅读
本节将介绍SparkSQL编程基本概念和基本用法。不同于RDD编程的命令式编程范式，SparkSQL编程是一种声明式编程范式，我们可以通过SQL语句或者调用DataFrame的相关API描述我们想要实现的操作。然后Spark会将我们的描述进行语法解析，找到相应的执行计划并对其进行流程优化，然后调用相应基础命令进行执行。我们使用pyspark进行RDD编程时，在Excutor上跑的很多时候就是Pyt
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2021-04-08 16:01:49
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package cn.edu360.day8import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession}/** * Created by zx on 2017/10/16. */object JoinTest { def main(args: Array[String]):
原创
2022-02-17 15:40:07
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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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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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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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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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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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文章目录前言一、SparkSession1、SparkSession介绍2、SparkSession构建3、sql与dsl实现词频统计4、spark开发形式发展二、DataFrame1、dataframe概述2、dataframe编程3、dataframe函数4、Catalyst 优化器5、spark读写外部数据源1、从本地文件系统加载JSON格式数据，保存为Parquet格式：2、加载文本数据
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2023-09-04 12:08:40
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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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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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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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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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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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