spark是一个快速的内存计算框架；同时是一个并行运算的框架。在计算性能调优的时候，除了要考虑广为人知的木桶原理外，还要考虑 平行运算的 Amdahl定理。 木桶原理又称短板理论，其核心思想是：一只木桶盛水的多少，并不取决于桶壁上最高的那块木块，而是取决于桶壁上最短的那块。将这个理论应用到系统性能优化上，系统的最终性能取决于系统
SparkSQL的增量更新项目包结构:工具类Utils:package com.zhbr.utils
import java.util.Properties
import org.apache.spark.sql.execution.datasources.jdbc.JDBCOptions
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SaveMode, Sp
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2023-10-09 22:07:37
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是Dataframe API的一个扩展，是Spark最新的数据抽象用户友好的API风格，既具有类型安全检查也具有Dataframe的查询优化特性。Dataset支持编解码器，当需要访问非堆上的数据时可以避免反序列化整个对象，提高了效率。样例类被用来在Dataset中定义数据的结构信息，样例类中每个属性的名称直接映射到DataSet中的字段名称。Dataframe是Dataset的特列，DataFr
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2024-02-20 17:18:07
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# 使用Spark SQL更新MySQL数据的详细教程
在数据处理和分析的过程中，可能需要定期更新存储在MySQL数据库中的数据。而Spark SQL提供了强大的分布式计算能力，可以让我们方便地进行数据处理。本文将引导你一步步实现使用Spark SQL更新MySQL数据的过程。
## 整体流程
在开始编码之前，让我们先理清整个流程。以下是更新MySQL数据的步骤：
| 步骤 | 描述
# SparkSQL 更新操作实现指南
## 概述
在本篇文章中，我将向你介绍如何使用 SparkSQL 实现更新操作。我们将通过以下步骤来完成这个任务：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤 1 | 创建 SparkSession 对象 |
| 步骤 2 | 加载数据 |
| 步骤 3 | 创建临时视图 |
| 步骤 4 | 执行更新操作 |
| 步骤 5 | 保存更
原创
2023-12-08 05:54:20
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SparkSQL数据源 文章目录1 通用加载/保存方法1.1 手动指定选项1.2 文件保存选项2 JSON文件3 Parquet文件4 JDBC5 Hive数据库5.1 内嵌Hive应用5.2 外部Hive应用5.3 运行Spark SQL CLI5.4 代码中使用Hive 1 通用加载/保存方法1.1 手动指定选项Spark SQL的DataFrame接口支持多种数据源的操作。一个DataFra
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2023-09-06 08:39:13
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数据倾斜是一种很常见的问题（依据二八定律），简单来说，比方WordCount中某个Key对应的数据量非常大的话，就会产生数据倾斜，导致两个后果：OOM（单或少数的节点）；拖慢整个Job执行时间（其他已经完成的节点都在等这个还在做的节点）数据倾斜主要分为两类: 聚合倾斜 和 join倾斜聚合倾斜双重聚合（局部聚合+全局聚合）场景: 对RDD进行reduceByKey等聚合类shuffle算子，Spa
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2023-09-11 22:44:32
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数据倾斜是指我们在并行进行数据处理的时候，由于数据散列引起Spark的单个Partition的分布不均，导致大量的数据集中分布到一台或者几台计算节点上，导致处理速度远低于平均计算速度，从而拖延导致整个计算过程过慢，影响整个计算性能。数据倾斜带来的问题单个或者多个Task长尾执行，拖延整个任务运行时间，导致整体耗时过大。单个Task处理数据过多，很容易导致OOM。数据倾斜的产生原因数据倾斜一般是发生
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2024-04-16 15:20:32
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数据倾斜一般只会发生在shuffle过程中，针对不同的数据分布情况，可以采用以下几种方式针对不同的应用场景。1.分析有可能发生数据倾斜（data skew）的位置及发生数据倾斜时的现象通常会发生数据倾斜的常用方法有：distinct、groupByKey、reduceByKey、aggregateByKey、join、cogroup、repartition等等，发生数据倾斜时，可能就是你的代码中使
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2024-04-14 13:49:23
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数据倾斜是指我们在并行进行数据处理的时候，由于数据散列引起Spark的单个Partition的分布不均，导致大量的数据集中分布到一台或者几台计算节点上，导致处理速度远低于平均计算速度，从而拖延导致整个计算过程过慢，影响整个计算性能。数据倾斜带来的问题单个或者多个Task长尾执行，拖延整个任务运行时间，导致整体耗时过大。单个Task处理数据过多，很容易导致OOM。数据倾斜的产生原因数据倾斜一般是发生
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2023-09-16 14:59:43
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原文链接:https://blog.csdn.net/Myx74270512/article/details/128649850
第1章 Spark SQL概述
1.1什么是Spark SQL
Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块，它提供了2个编程抽象：==DataFrame和DataSet==，并且作为分布式SQL查询引擎的作用。
它是将Hive SQL转换成MapRedu
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2023-09-09 10:46:50
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# SparkSQL数据血缘的科普与实践
## 什么是数据血缘
数据血缘（Data Lineage）指的是数据从源头到目的地经过的每一个阶段的追踪和记录。简单来说，它揭示了数据的来源、变化过程及流向。在大数据环境中，特别是在使用 Apache Spark 进行数据处理时，数据血缘的重要性愈发明显。数据血缘可以帮助我们理解数据的变更、追踪数据质量、确保合规性，同时也能帮助数据分析师和工程师快速识
由于我Spark采用的是Cloudera公司的CDH，并且安装的时候是在线自动安装和部署的集群。最近在学习SparkSQL，看到SparkSQL on HIVE。下面主要是介绍一下如何通过SparkSQL在读取HIVE的数据。（说明：如果不是采用CDH在线自动安装和部署的话，可能需要对源码进行编译，使它能够兼容HIVE。编译的方式也很简单，只需要在Spark_SRC_home（源码的home目录下
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2023-06-07 19:26:53
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# SparkSQL 清空数据指南
作为一名刚入行的开发者，你可能会遇到需要清空SparkSQL中数据的场景。本文将为你提供一个详细的指南，帮助你了解如何使用SparkSQL清空数据。
## 步骤概述
首先，让我们通过一个表格来概述整个清空数据的流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 启动SparkSession |
| 2 | 读取数据 |
| 3 | 清
原创
2024-07-26 09:57:18
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# Spark SQL数据更新操作指南
## 1. 简介
在使用Spark进行数据处理和分析时，Spark SQL是一个非常常用的组件。Spark SQL提供了一个用于处理结构化数据的编程接口，并支持SQL查询。本文将介绍如何使用Spark SQL进行数据更新操作，包括插入新数据、更新已有数据和删除数据。
## 2. 数据更新流程
下面是使用Spark SQL进行数据更新的整个流程：
```
原创
2023-12-03 08:48:15
294阅读
## SparkSQL 数据倾斜
在大数据处理中，数据倾斜是一个常见的问题。当某些数据在分布式环境下分布不均匀时，就会导致部分节点负载过高，从而影响整个作业的执行效率。SparkSQL 是大数据处理中常用的工具之一，本文将介绍在 SparkSQL 中如何处理数据倾斜问题，并给出相关示例代码。
### 什么是数据倾斜？
数据倾斜是指在分布式计算环境中，某些数据的分布不均匀，导致部分节点负载过高
原创
2023-12-25 04:46:15
92阅读
# SparkSQL新增数据的实现流程
## 简介
在SparkSQL中，要实现新增数据，需要经过以下几个步骤：创建SparkSession对象、加载数据源、创建临时表、执行SQL语句、保存数据。
## 流程图
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 创建SparkSession对象
创建SparkSession对象 --> 加载数据源
加载数据
原创
2023-10-14 11:53:17
55阅读
共享变量默认情况下，如果在一个算子的函数中使用到了某个外部的变量（比如在driver创建的），那么这个变量的值会被拷贝到每个task中。此时每个task只能操作自己的那份变量副本。如果多个task想要共享某个变量，那么这种方式是做不到的。（如图）Spark为此提供了两种共享变量，一种是Broadcast Variable（广播变量），另一种是Accumulator（累加变量）。Broadcast
## 如何实现“sparksql 插入数据”
### 整体流程
首先我们来看一下实现“sparksql 插入数据”的整体流程，具体步骤可以用表格展示如下：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建SparkSession |
| 2 | 读取要插入的数据 |
| 3 | 创建临时表 |
| 4 | 插入数据到临时表 |
| 5 | 将临时表数据插入到目标表 |
#
原创
2024-05-20 06:12:01
54阅读
一. 数据倾斜的现象
多数task执行速度较快,少数task执行时间非常长，或者等待很长时间后提示你内存不足，执行失败。二. 数据倾斜的原因
常见于各种shuffle操作，例如reduceByKey,groupByKey,join等操作。数据问题key本身分布不均匀(包括大量的key为空)key的设置不合理spark使用问题shuffle时的并发度不够计算方式有误三. 数据倾斜的后果spark中
