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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Spark SQL and DataFrame引言Spark SQL是Spark中的一个模块，主要用于进行结构化数据的处理。它提供的最核心的编程抽象，就是DataFrame。同时Spark SQL还可以作为分布式的SQL查询引擎。Spark SQL最重要的功能之一，就是从Hive中查询数据。 DataFrame，可以理解为是，以列的形式组织的，分布式的数据集合。它其实和关系型数据库中的表非常类似，
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2023-12-07 09:24:19
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sql的基本操作及方法使用注: 在spark启动的cmd客户端,sc表示(RDD):sparkContext spark(Sql)表示: sparkSession方法spark.read:读取指定文件write.save: 保存文件format: 保存为指定格式或读取指定格式show: 进行展示数据createTempView: 创建临时视图createOrReplaceTempView:创建临时
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2023-11-28 10:58:36
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目录一、Scala基础1、定义函数识别号码类型1、了解数据类型2、定义与使用常量、变量2、使用运算符 3、定义与使用数组4、定义与使用函数1．匿名函数 2．高阶函数—函数作为参数3．高阶函数—函数作为返回值4．函数柯里化 5、定义与使用列表1、定义列表2、列表操作常用方法3、合并列表 6、定义与使用集合7、定义与使用映
1 实验目的（1）通过实验掌握 Spark SQL 的基本编程方法；（2）熟悉 RDD 到 DataFrame 的转化方法；（3）熟悉利用 Spark SQL 管理来自不同数据源的数据。2 实验平台操作系统： Ubuntu16.04及以上Spark版本3.4.0数据库：MySQL3 实验要求使用 Spark SQL 向 MySQL 数据库中写入内容。并且再使用 Spark SQL 从 MySQL
# 如何实现 Spark SQL 视图的连接查询
在大数据处理的领域，Spark SQL 提供了强大的数据查询功能，尤其是在处理结构化数据时。与传统 SQL 不同，Spark SQL 可以处理数据存储在不同的格式中，还支持分布式计算。在这篇文章中，我们将会详细讲解如何在 Spark SQL 中实现视图的连接查询。
## 流程概述
在进行 Spark SQL 视图的连接查询时，通常需要经过以下
# 在 Spark SQL 中插入数据到临时视图的指南
作为一名新入行的开发者，学习如何在 Spark SQL 中插入数据到临时视图是非常重要的。本文将详细介绍实现这一目标的整体流程以及每一步的具体代码和解释，以帮助你更好地理解这一过程。
## 整体流程
我们可以将这个过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 说明 |
|-
原创
2024-09-18 06:12:31
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文章目录一、概述DataFrameDataSet二、数据转换1.RDD<->DataFrameRDD->DataFrameDataFrame->RDD2.RDD<->DataSetRDD->DataSetDataSet->RDD3.DataFrame<->DataSetDataFrame->DataSetDataSet->D
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2023-11-20 00:09:55
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SparkSQL的Dataset/DataFrame操作大全简介说明1. Spark程序中利用SparkSession对象提供的读取相关数据源的方法读取来自不同数据源的结构化数据，转化为Dataset（DataFrame），当然也可以将现成RDDs转化为Dataset（DataFrame），在转化为Dataset（DataFrame）的过程中，需自识别或指定Dataset（DataFrame）的S
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2023-10-19 16:16:19
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一. SQL风格操作核心要义：将DataFrame 注册为一个临时视图view，然后就可以针对view直接执行各种sql临时视图有两种：session级别视图，global级别视图； session级别视图是Session范围内有效的，Session退出后，表就失效了； 全局视图则在application级别有效； 注意使用全局表时需要全路径访问：global_temp.people// appl
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2024-04-15 12:25:54
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Spark SQL概述1、什么是Spark SQL SparkSQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块，它提供了一个编程抽象叫做DataFrame并且作为分布式SQL查询引擎的作用。 我们已经学习了Hive
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2023-09-22 06:42:07
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SparkSessionSpark中所有功能的入口点是SparkSession类。 要创建基本的SparkSession，只需使用SparkSession.builder：from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession \
.builder \
.appName("Python Spark SQL basic e
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2023-10-17 12:44:07
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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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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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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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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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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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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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