前言大部分做Spark开发的同学或多或少都做过很多的优化，事实上优化的策略是很多的，还有很多的默认策略做了其实是无感知，当时当某些场景数据规模比较庞大的时候就需要用户自己去控制优化策略了，我们希望对优化策略有个整体认识，然后我们做优化的时候才能够从多方面去切入。优化策略的分类针对各个场景优化做一个分类比较，然后对比较常用的参数进行举例说明类型优化位置场景说明优点局限性场景举例CoreSpark-C
文章目录1.数据格式1. 对象2. 集合类型3. 字符串2.算子优化1. reduceByKey / aggregateByKey替代Group By2. repartitionAndSortWithinPartitions替代repartition + sortByKey3. mapPartitions替代Map4. foreachPartitions替代foreach5. 使用filter之
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2023-10-05 16:27:50
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1、在内存中缓存数据性能调优主要是将数据放入内存中操作，spark缓存注册表的方法版本缓存释放缓存spark2.+spark.catalog.cacheTable("tableName")缓存表spark.catalog.uncacheTable("tableName")解除缓存spark1.+sqlContext.cacheTable("tableName")缓存sqlContext.uncac
Spark SQL实现原理-逻辑计划优化-操作下推：EliminateOuterJoin规则该规则对outer join操作进行优化，目的是尽可能的消除outer join操作，把它转化成inner或其他的join类型。EliminateOuterJoin优化规则能够生效的情况是：join操作后面跟一个filter操作（按逻辑计划树的节点组织来说，就是：当filter操作是join操作的父节点时）
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2023-09-06 16:43:07
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工作笔记Spark SQL 浅学笔记1前面提到：Hive是将SQL转为MapReduce，而SparkSQL可以理解成是将SQL解析成RDD + 优化再执行对于开发人员来讲，SparkSQL 可以简化 RDD 的开发，提高开发效率，且执行效率非常快，所以实际工作中，基本上采用的就是> SparkSQL。Spark SQL 为了简化 RDD 的开发，提高开发效率，提供了 2 个编程抽象，类似
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2024-06-21 10:05:30
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# 如何在 Apache Spark 中实现 Full Join
在数据处理与分析中，数据的连接（Join）是一个重要的概念。Apache Spark 提供了多种连接操作，其中 Full Outer Join（全外连接）是将两个数据集中的所有记录都包含在内，无论匹配与否。本文将带您了解如何在 Spark 中实现 Full Join。
## 流程概述
在实现 Spark Full Join 时
原创
2024-10-19 08:41:00
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一、SPARK SQL的执行流程 二、spark支持的join包括：inner join，left outer join，right outer join，full outer join，left semi join，left anti join spark的join是将两张表抽象为遍历表和查找 spark提供三种形式的join： 1）B
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2023-07-10 17:57:47
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前言众所周知，Catalyst Optimizer是Spark SQL的核心，它主要负责将SQL语句转换成最终的物理执行计划，在一定程度上决定了SQL执行的性能。Catalyst在由Optimized Logical Plan生成Physical Plan的过程中，会根据： abstract class SparkStrategies extends QueryPlanner[Spar
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2023-08-12 01:48:09
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Join操作是数据库和大数据计算中的高级特性，大多数场景都需要进行复杂的Join操作，本文从原理层面介绍了SparkSQL支持的常见Join算法及其适用场景。Join背景介绍Join是数据库查询永远绕不开的话题，传统查询SQL技术总体可以分为简单操作（过滤操作-where、排序操作-limit等），聚合操作-groupby以及Join操作等。其中Join操作是最复杂、代价最大的操作类型
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2023-09-11 14:12:42
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Spark SQL 之 Join 原理Join是SQL种的常见操作，在数据分析场景下更离不开Join，但各类数据库的join实现原理不尽相同，本篇文章主要介绍Spark SQL中各类join及其原理SparkSQL总体流程介绍 在阐述Join实现之前，我们首先简单介绍SparkSQL的总体流程，一般地，我们有两种方式使用SparkSQL，一种是直接写sql语句，这个需要有元数据库支持，例如Hive
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2023-08-04 13:22:45
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目录SQL FULL JOIN示例高级示例生产模式注意NULL！要点SQL FULL JOIN将左外连接和右外连接的结果组合成一个结果。或者换句话说，它是一个内连接，包括来自左右表的不匹配行。这是SQL FULL JOIN和inner join之间的主要区别。inner join返回与联接条件匹配的行，而FULL外部联接保证所有表行都包含在结果中。我们在下面说明这一点：正如预期的那样，它包括Mix
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2024-08-21 20:54:33
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RDD算子转换算子map(func) 对RDD数据集中的每个元素都使用func，返回一个新的RDDval sparkconf = new SparkConf().setAppName("Student_score").setMaster("local[2]")
val sc = new SparkContext(sparkconf)
val distData = sc.paralleliz
HUDI表相关概念表类型cowmor分区表/不分区表用户可以在Spark SQL中创建分区表和非分区表。要创建分区表，需要使用partitioned by语句指定分区列来创建分区表。当没有使用create table命令进行分区的by语句时，table被认为是一个未分区的表。内部表和外部表一般情况下，Spark SQL支持两种表，即内部表和外部表。如果使用location语句指定一个位置，或者使用
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2023-12-16 23:16:57
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文章目录什么是自然语言？语言的起源口语与书面语语言学语音学和音韵学形态学句法语义社会语言学：方言、语域和其他变体形式语境语用学罗曼·雅各布森如何使用语用学书写系统起源字母表AbjadsAbugidas音节徽标编码ASCIIUnicodeUTF-8练习：标记化标记英语标记希腊语Tokenize Ge’ez (Amharic)什么是自然语言？一人类拥有的最重要的能力之一是语言。语言是我们社会运作方式的
在编写SQL语句时，大家都比较熟悉的LeftOuterJoinn来关联两个表之间的数据，从而查询到我们想要的结果。在Spark的数据操作中，同样也会经常使用LeftOuterJoin来关联两个数据集。那么，在Spark数据操作中主要有那几种数据集的LeftOuterJoin方法呢？ 本文中操作LeftOuterJoin方法时，主要用到的数据为用
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2023-09-16 17:02:04
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SQL-JOIN全解析一、SQL JOIN的作用是什么？二、四种JOIN的区别三、如何使用各种join（一）准备测试数据（二）左连接（三）右连接（四）内连接（五）外连接四、总结 一、SQL JOIN的作用是什么？SQL JOIN的作用就是把来自多个表的数据行，根据一定的规则连接起来，形成一张大的数据表。例如下面这张用烂了的图，可以帮你快速理解每个join用法的效果：这张图描述了left join
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2023-12-06 22:56:54
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SQL Join 语句SQL 中每一种连接操作都包括一个连接类型和连接条件。连接类型 决定了如何处理连接条件不匹配的记录。连接类型 返回结果
inner join 只包含左右表中满足连接条件的记录
left outer join 在内连接的基础上，加入左表中不与右表匹配的记录，剩余字段赋值为null
right outer join 在内连接的基础上，加入右表
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2023-12-17 13:49:04
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昨天搞培训老颉将了数据库和SQL的一些知识，大部分还是明白的，对SQL的连接部分不是很清楚，今天彻底搞明白它算了，学习ing...
昨天搞培训老颉将了数据库和SQL的一些知识，大部分还是明白的，对SQL的连接部分不是很清楚，今天彻底搞明白它算了，学习ing...1. INNER JOIN内连接，返回多个表中符合条件的数据而舍弃不符合条件的数据。Run:S
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2024-06-12 17:11:20
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# 使用Spark实现两个表的Full Join
在大数据处理领域，Apache Spark是一个强大的工具，它可以处理海量数据并提供高效的计算。我们今天要学习的是如何使用Spark对两个表进行Full Join。Full Join会返回左表和右表的所有记录，即使某一侧没有匹配的行。这在合并和分析数据时非常有用。
## 整体流程
以下是实现Full Join的步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-27 05:05:04
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下载spark job server（sjs） 因为下载的是与cdh版本匹配的sjs源码，所以需要在以下连接下载相关版本。 https://github.com/bjoernlohrmann/spark-jobserver
这次安装使用 yarn模式运行的sjs，具体的安装参照github英文版，参考如下 https://github.com/spark-jobserver/spark-jobs
