【理解】SparkSQL执行流程接收到查询，既可以是SQL语句，也可以是DSL语法，以一个SQL语句为例:1、Parser，第三方类库Antlr实现。将sql字符串切分成Token,根据语义规则解析成一颗AST语法树，称为Unresolved Logical Plan；如果没有语法错误，则解析成下面的语法树。否则返回语法错误信息。简单来说就是判断SQL语句是否符合规范，比如select from
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2023-08-08 13:26:12
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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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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
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 Log
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2023-08-10 02:09:04
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前言
接下来我们学习SparkSQL他和Hql有些相似。Hql是将操作装换成MR，SparkSQL也是，不过是使用Spark引擎来操作，效率更高一些
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2023-07-28 17:18:26
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1、cache join和group by 作为变量2、设置shuffle过程中的并行度spark.sql.shuffle.partitions SQLContext.setConf()在hive数据仓库建设过程中 合理设置数据类型 比如能设置为INT的 不要设置为BigInt 减少数据类型导致的内存开销填写SQL时 尽量给出明确的列名 比如select name from students 不
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2023-09-13 22:48:44
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验证hive支持的语句，以下语句也被sparkSQL支持：<CREATE DATABASE cvv_db;
SHOW DATABASES;
ALTER DATABASE cvv_db SET DBPROPERTIES('edit
原创
2017-09-08 11:07:38
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spark sql 可以说是 spark 中的精华部分了，我感觉整体复杂度是 spark streaming 的 5 倍以上，现在 spark 官方主推 structed streaming， spark streaming 维护的也不积极了， 我们基于 spark 来构建大数据计算任务，重心也要向 DataSet 转移，原来基于 RDD 写的代码迁移过来，好处是非常大的，尤其是在性能
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2023-08-28 09:52:55
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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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2024-07-04 21:08:51
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SparkSQL 编程一、SparkSession 新的起始点二、DataFrame2.1 创建2.2 SQL 风格语法(主要)2.3 DSL 风格语法(次要)2.4 RDD 转换为 DateFrame2.5 DateFrame 转换为 RDD三、DataSet3.1 创建3.2 RDD 转换为 DataSet3.3 DataSet 转换为 RDD四、DataFrame 与 DataSet 的互
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2023-08-10 19:50:14
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实现"sparksql语句不提交"的方法
作为一名经验丰富的开发者，我很乐意教会刚入行的小白如何实现"sparksql语句不提交"。在开始之前，我们先来整理一下这个过程的流程，下面是一个示例表格展示了整个过程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | ---- |
| 1 | 创建SparkSession对象 |
| 2 | 创建DataFrame对象 |
| 3 | 执行Spark S
原创
2024-02-02 09:56:55
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# 实现SparkSQL插入语句指南
## 一、流程图
```mermaid
flowchart TD
A(准备数据) --> B(创建SparkSession)
B --> C(读取数据)
C --> D(创建临时表)
D --> E(执行插入语句)
```
## 二、步骤及代码示例
### 1. 准备数据
首先，你需要准备好要插入的数据，可以是一个Da
原创
2024-05-19 05:06:34
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背景 SQL作为一门标准的、通用的、简单的DSL，在大数据分析中有着越来越重要的地位;Spark在批处理引擎领域当前也是处于绝对的地位，而Spark2.0中的SparkSQL也支持ANSI-SQL 2003标准。因此SparkSQL在大数据分析中的地位不言而喻。 本文将通过分析一条SQL在Spark中的解析执行过程来梳理SparkSQL执行的一个流程。案例分析代码val spark = Spark
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2024-07-24 07:13:04
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sparkSQL是为了让开发人员摆脱自己编写RDD等原生Spark代码而产生的，开发人员只需要写一句SQL语句或者调用API，就能生成（翻译成）对应的SparkJob代码并去执行，开发变得更简洁一. APISpark SQL的API方案：3种SQLthe DataFrames APIthe Datasets API.但会使用同一个执行引擎the same execution engine
1. 重点特性1.1 Flink集成自从Hudi 0.7.0版本支持Flink写入后，Hudi社区又进一步完善了Flink和Hudi的集成。包括重新设计性能更好、扩展性更好、基于Flink状态索引的写入Pipeline；支持Flink写入MOR表；Flink批量读取COW和MOR表；流式读取MOR表；同时支持了Hudi作为Source和Sink的Flink SQL Connector，在Hudi
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2024-06-07 07:08:45
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# SparkSQL循环执行SQL语句
Apache Spark是一个快速的大数据处理框架，它提供了一个强大的SQL查询引擎，称为SparkSQL。SparkSQL可以将SQL查询和DataFrame操作无缝地集成在一起，使得大数据处理变得更加方便和灵活。
有时候，我们需要循环执行一系列的SQL语句，以完成一些复杂的数据处理任务。在本文中，我们将介绍如何使用SparkSQL循环执行SQL语句，
原创
2023-11-09 06:45:47
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# 实现“sparksql df建表语句”流程指南
## 一、流程概述
为了帮助你理解如何实现“sparksql df建表语句”，我将为你展示整个流程，并提供每一步需要执行的代码及解释。
### 流程步骤表格
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建SparkSession对象 |
| 2 | 读取数据并创建DataFrame |
| 3 | 注册DataFra
原创
2024-05-28 03:41:57
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在日常使用 Spark SQL 进行数据处理的过程中，清空表是一个常见的需求。通过这篇文章，我将详细记录如何使用 Spark SQL 语句清空表的过程，包括问题背景、错误现象、根因分析、解决方案、验证测试和预防优化等方面。
## 问题背景
在数据分析和 ETL (提取、转换、加载) 流程中，清空表中的数据可能是必要的，尤其是在进行数据重载或更新时。实现这一目标可以通过简单的 SQL 语句完成。
Spark SQL是Apache Spark中的一个模块，用于在分布式计算框架中进行结构化数据处理和分析。它提供了一个编程接口，可以使用SQL查询和DataFrame API来操作数据，并且支持多种数据源和格式。在Spark SQL中，我们可以使用“SHOW CREATE TABLE”语句来查看建表语句，以便了解表的结构和元数据信息。
首先，我们需要先创建一个表，以便后续演示。假设我们有一个包含
原创
2024-01-05 09:31:13
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# SparkSQL SQL语句使用广播
## 简介
在Spark中，SparkSQL是一个用于处理结构化数据的模块，它提供了一种编程接口，可以在Spark中使用SQL查询和操作数据。广播(Broadcast)是一种用于在Spark集群中高效地共享数据的机制。在某些情况下，我们可以将小型数据集广播到集群的所有节点上，以减少网络传输和提高性能。
本文将教您如何在SparkSQL中使用SQL语句
原创
2023-11-19 09:13:09
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for i=0,i++,i<@num
select dateadd(DAY,GETDATE(),I)请问上面的语句怎么改写才正确？？？Transact-SQL 参考WHILE设置重复执行 SQL 语句或语句块的条件。只要指定的条件为真，就重复执行语句。可以使用 BREAK 和 CONTINUE 关键字在循环内部控制 WHILE 循环中语句的执行。语法WHILE Boolean_express
