目录概述 特点总结概述 SparkSQL，顾名思义，就是Spark⽣态体系中的构建在SparkCore基础之上的⼀个基于SQL的计算模块。shark负责⼈，将shark项⽬结束掉，重新独⽴出来的⼀个项⽬，就是sparksql，不在依赖h
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2024-04-17 10:32:46
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一.Spark SQL整体架构Spark SQL同时支持DataFrame编程API，以及SQL执行和JDBC/ODBC接口，整体结构如下： Spark SQL是Spark Core之上的一个模块，所有SQL操作最终都通过Catalyst翻译成类似普通Spark程序一样的代码，被Spark Core调度执行，其过程也有Job、Stage、Task的概念。二.Catalyst执行优化器Catalys
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2023-06-19 10:34:31
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Spark sql schema StructField中metadata源码分析 文章目录Spark sql schema StructField中metadata源码分析原理用法示例中文源码class Metadataobject MetadataMetadataBuilder源码分析 Metadata 是 Scala 中的一个密封类（sealed class），它用于在 Spark 中存储和
目录一、背景二、用join替代in三、用join替换in且map端Join四、用Join替换in的坑一、背景经常遇到MySQL表太大，频繁查询影响性能，需要把MySQL数据同步到hive（通过解析MySQL binlog同步数据到hive），MySQL表一般会有create_time和update_time字段，如何同步到hive方便查询呢？我们采用的方式是按天快照，更新历史。 模拟SQL如下：在
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2023-07-27 16:12:05
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1、sparkSQL层级当我们想用sparkSQL来解决我们的需求时，其实说简单也简单，就经历了三步：读入数据 -> 对数据进行处理 -> 写入最后结果，那么这三个步骤用的主要类其实就三个：读入数据和写入最后结果用到两个类HiveContext和SQLContext，对数据进行处理用到的是DataFrame类，此类是你把数据从外部读入到内存后，数据在内存中进行存储的基本数据结构，在对数
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2024-07-24 06:55:24
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# SparkSQL写入MySQL的支持索引详解
随着大数据时代的来临，Apache Spark成为了数据处理的热门框架之一。SparkSQL作为Spark的一部分，提供了一种基于SQL的接口，便于用户编写复杂的查询。然而，当我们将数据写入MySQL等关系型数据库时，很多人会疑惑：SparkSQL写入MySQL支持索引吗？本文将对此进行详细解析，并提供示例代码和图示。
## 1. Spark与
### 实现SparkSQL连接MySQL的步骤和代码
#### 1. 导入相关的库和包
首先，我们需要导入SparkSession、DataFrameReader和DataFrameWriter这几个类，以及对应的包。
```scala
import org.apache.spark.sql.{SparkSession, DataFrame}
import org.apache.spark
原创
2023-09-27 04:15:52
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一、工作原理剖析1、图解二、性能优化 1、设置Shuffle过程中的并行度：spark.sql.shuffle.partitions(SQLContext.setConf())
2、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，就不要设置为BIGINT。减少数据类型导致的不必要的内存开销。
3、编写SQL时，尽量给出明确的列名，比如select name from s
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2023-10-15 23:33:44
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大数据-SparkSQL（四）Sparksql 操作hivesql添加依赖<dependency>
<groupId>org.apache.spa
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2024-07-03 13:00:19
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# 使用Spark SQL实现子串查询的完整指南
在现代数据处理环境中，Apache Spark 是一个强大的工具，它提供了多种数据处理机制，Spark SQL 允许我们使用 SQL 语言处理数据。今天，我们将学习如何在 Spark SQL 中实现“子串”查询的过程。对于刚入行的小白，我将详细解释每一步，并提供相应的代码示例。
## 流程概述
首先，以下是实现过程的整体流程：
| 步骤 |
原创
2024-10-10 04:42:28
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0. 前言由于日常工作中经常需要多种sql环境切换使用，发现了不少sql语句无法通用，借此机会做下梳理总结。以下以个别实际使用场景为例，对比sql语句在Spark、Hive、Impala、Postgre/Greenplum、MySQL中的异同（sparksql通过zeppelin运行），greenplum是基于postgre开发的，所以代码基本与postgre一致。 此文后续亦会持续更新，若有其他
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2023-09-03 18:10:00
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前言Apache Spark 是一个统一的、快速的分布式计算引擎，能够同时支持批处理与流计算，充分利用内存做并行计算，官方给出Spark内存计算的速度比MapReduce快100倍。因此可以说作为当下最流行的计算框架，Spark已经足够优秀了。Apache Flink 是一个分布式大数据计算引擎，能够提供基于数据流的有状态计算，被定义为下一代大数据处理引擎，发展十分迅速并且在行业内已有很多最佳实践
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2024-06-04 08:12:10
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# Spark SQL 中的 Jobs 是串行进行的吗？
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个非常流行的开源框架。它提供了一个快速、通用、可扩展的大数据处理平台。Spark SQL 是 Spark 的一个模块，它为处理结构化数据提供了一个编程接口。在 Spark SQL 中，数据的处理是通过一系列的 Jobs 来完成的。那么，这些 Jobs 是串行进行的吗？本文将通过代码示例和状态
原创
2024-07-28 09:55:55
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# SparkSQL能执行MySQL的Delete语句吗？
## 简介
SparkSQL是Spark的一个模块，它提供了一种使用SQL的方式来操作分布式数据集的功能。它允许用户通过SQL语句对数据进行查询、转换和分析。MySQL是一种常用的关系型数据库管理系统，它支持使用SQL语句操作数据库。那么，SparkSQL能否执行MySQL的Delete语句呢？本文将通过具体的代码示例来展示Spark
原创
2023-12-05 09:33:08
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本篇为大家带来通过Spark shell和Spark SQL操作Hudi表的方式。 Hudi表还可以通过Spark ThriftServer操作。软件准备Scala 2.12Flink 1.15Spark 3.3Hudi 0.13.1Hudi编译的时候会遇到依赖下载缓慢的情况。需要换用国内源。修改settings.xml文件，在mirrors部分增加： settings.xml<mirror
# SparkSQL基于内存的实现方式
在现代大数据处理的环境中，Spark提供了一种高效且强大的数据处理方式。作为一名刚入行的小白，理解SparkSQL是如何基于内存实现数据查询的，对于你将来在大数据领域的工作至关重要。本文将详细为你介绍SparkSQL基于内存的流程，并通过示例代码帮助你理解每个步骤。
## 流程概述
为了实现SparkSQL基于内存的查询，我们可以将整个流程分为以下几个
文章目录一、Spark SQL读取关系数据库二、Spark SQL JDBC连接属性三、创建数据库与表（一）创建数据库（二）创建学生表（二）创建成绩表四、读取和写入数据库表（一）利用`dbtable`属性读取数据表（二）利用`dbtable`属性读取数据表查询（三）将数据帧内容写入数据表（四）利用`query`属性读取数据表查询 一、Spark SQL读取关系数据库Spark SQL还可以使用J
前言Join（连接）操作是大数据分析领域必不可少的操作，本文将从原理层面介绍SparkSQL支持的五大连接策略及其适用场景。通过本文的学习，你将会了解Spark SQL中五大连接策略的连接原理，并且学会根据不同的影响因素和不同的需求场景，选择合适的连接策略，从而更好地完成你的工作。五大连接策略Spark SQL内置了五种连接策略，分别如下所示：Broadcast Hash JoinShuffle
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2024-04-02 10:23:36
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在经过千辛万苦终于把mysql8装到linux上,发现登录不知道密码,很尴尬这里需要将密码重置一下.但是都不知道密码是啥怎么登录mysql操作修改呢?方法一grep 'temporary password' /var/log/mysqld.log 查看初始化生成的密码方法二还是回到/etc/my.cnf 增加skip-grant-tables 重启mysqlsystemctl restart my
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2023-08-24 10:56:44
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1.在IDEA上建立一个sparksql_mysql的scala对象。 2.连接mysql的代码如下 import java.sql.{DriverManager, PreparedStatement, Connection} import org.apache.spark.rdd.JdbcRDD
原创
2021-09-04 16:09:49
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