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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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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在Spark中，也支持Hive中的自定义函数。自定义函数大致可以分为三种：UDF(User-Defined-Function)，即最基本的自定义函数，类似to_char,to_date等UDAF（User- Defined Aggregation Funcation），用户自定义聚合函数，类似在group by之后使用的sum,avg等UDTF(User-Defined Table-Gener
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2023-12-21 21:53:28
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Spark sql 对SQL语句的处理，先将SQL语句进行解析（parse）形成一个tree,然后使用Rule对Tree进行绑定,优化等处理过程，通过模式匹配对不同类型的节点采用不同操作。查询优化器是Catalyst,它负责处理查询语句的解析，绑定，优化和生成物理计划等过程，Catalyst是Spark SQL最核心的部分，其性能优劣将决定整体的性能。spark SQL由Core,Catalyst
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2023-06-29 21:52:43
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sparksql 启动命令是一个关键的步骤，对于大数据处理与分析有着重要的意义。在本篇复盘记录中，我将详细分享如何解决“sparksql 启动命令”的过程，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、性能对比，以及生态集成等环节的经验和收获。
### 环境配置
首先，完成sparksql的启动命令需要适当的环境配置。我们需要确认以下的依赖和版本，下面是系统依赖的版本列表：
| 依赖组件
### SparkSQL启动命令详解
#### 1. 概述
在进行SparkSQL开发时，我们需要启动SparkSQL环境来执行SQL查询和操作数据。本文将详细介绍如何使用SparkSQL启动命令，让你能够快速上手和开始使用SparkSQL。
#### 2. SparkSQL启动命令流程
下表展示了使用SparkSQL启动命令的步骤及其对应的操作：
| 步骤 | 操作 |
| --- | -
原创
2023-08-29 08:27:35
364阅读
# SparkSQL退出命令及其应用
随着大数据技术的快速发展，Apache Spark已成为处理和分析大数据的重要工具。Spark中的SparkSQL模块，利用SQL查询语言来对大数据进行操作，使数据分析任务变得更加直观和简便。在使用SparkSQL的过程中，熟悉基本的操作和命令非常重要。其中，退出命令是每个使用者都应该掌握的一项基本技能。
## 一、SparkSQL简介
SparkSQL
原创
2024-09-19 06:11:58
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SparkSQL继承自Hive的接口，由于hive是基于MapReduce进行计算的，在计算过程中大量的中间数据要落地于磁盘，从而消耗了大量的I/O，降低了运行的效率，从而基于内存运算的SparkSQL应运而生。 首先说下传统数据库的解析，传统数据库的解析过程是按Rusult、Data Source、Operation的次序来解析的。传统数据库先将读入的SQL语句进行解析，分辨出SQL语句中哪
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2024-02-20 11:17:47
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# SparkSQL 导出表命令
## 介绍
SparkSQL是Spark生态系统中用于处理结构化数据的模块，提供了一种与关系型数据库类似的数据查询和分析功能。在SparkSQL中，我们可以通过执行SQL语句来操作和查询数据。有时候，我们需要将查询结果导出到外部存储系统，例如HDFS、本地文件系统或关系型数据库等。本文将介绍如何使用SparkSQL导出表命令来实现数据导出功能，并提供相应的代码示
原创
2023-11-03 07:29:13
137阅读
# Spark执行Spark SQL命令的流程
在使用Spark进行数据处理时，Spark SQL是非常常用的模块之一，它提供了一种以结构化数据形式来操作和查询数据的方式，可以方便地与其他Spark组件（如DataFrame和Dataset）进行交互。下面我将向你介绍如何使用Spark执行Spark SQL命令的流程，并提供相应的代码示例。
## 流程概述
在使用Spark执行Spark S
原创
2023-11-26 03:12:49
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1.案情 很单纯的讲，就是一个spark程序以yarn-cluster的模式运行在yarn集群上，经常遇到Lost executor Container be killed by yarn for exceed memory limits2.spark大致架构3、案发现场  
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2024-07-14 08:17:44
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文章目录第1章 SparkSQL 概述1.1SparkSQL 是什么1.2 Hive and SparkSQL1.3 SparkSQL 特点1.3.1 易整合1.3.2 统一的数据访问1.3.3 兼容 Hive1.3.4 标准数据连接1.3.5 DataFrame 是什么第2章 SparkSQL 核心编程2.1 新的起点2.2 DataFrame2.2.1 创建 DataFrame2.2.2 S
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2024-08-04 17:23:22
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# SPARKSQL 启动命令加载 JAR 文件
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个非常流行的框架，它为数据处理提供了一种快速、简单的方法。在 Spark 中，使用 SQL 查询数据的功能被称为 Spark SQL。本文将介绍如何通过启动命令加载 JAR 文件，进而利用 Spark SQL 进行数据处理。
## 什么是 JAR 文件？
JAR（Java Archive）文件是
# 快速入门：如何实现SparkSQL语句生效命令
作为一名经验丰富的开发者，我经常被问到如何让SparkSQL语句生效。今天，我将通过这篇文章，向刚入行的小白们介绍实现SparkSQL语句生效的整个流程。
## 流程概览
首先，让我们通过一个表格来概览整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 安装Spark环境 |
| 2 | 启动Spark Shell
原创
2024-07-20 11:11:16
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## 如何实现SparkSQL命令行参数
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[命令行参数解析]
B --> C[创建SparkSession]
C --> D[执行SQL语句]
D --> E[结束]
```
### 步骤表格
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 命令行参数解
原创
2024-05-24 05:13:26
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Spark 简介Spark shell是一个特别适合快速开发Spark程序的工具。即使你对Scala不熟悉，仍然可以使用这个工具快速应用Scala操作Spark。Spark shell使得用户可以和Spark集群交互，提交查询，这便于调试，也便于初学者使用Spark。Spark shell是非常方便的，因为它很大程度上基于Scala REPL(Scala交互式shell，即Scala解释器)，并继
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2024-02-19 09:32:38
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SparkSql命令行是 Apache Spark 提供的重要工具，它使用户能够通过 SQL 查询方式分析和处理大规模数据。它结合了传统 SQL 的易用性和 Spark 的强大性能，非常适合数据分析师和大数据开发人员使用。下面是有关如何使用 SparkSql 命令行的指导。
## 环境准备
在开始之前，我们需要确保我们的环境满足以下的软硬件要求来顺利运行 SparkSql。
| 组件
【业务场景】 在Spark的统计开发过程中，肯定会遇到类似小维表join大业务表的场景，或者需要在算子函数中使用外部变量的场景（尤其是大变量，比如100M以上的大集合），那么此时应该使用Spark的广播（Broadcast）功能来提升性能。 【原理说明】 在算子函数中使用到外部变量
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2023-05-30 10:33:58
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(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
(2).union all/union
不支持顶层的union all
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2024-08-30 15:50:33
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