sparksql中有一些容易混淆的概念，大家在面试时也会经常被问到join和shuffle相关的问题：说说join的几种实现说说shuffle的实现join操作一定发生shuffle吗？spark shuffle 2.0以上已经不用hash shuffle了，那join的时候还用hash join 么？...想要弄清楚这些，就得搞清楚sparksql中join的具体实现有哪些？shuffle又有哪
转载
2024-09-24 13:52:58
30阅读
目录介绍spark streaming和structured streaming的区别StructuredStreaming基本概念1.输入表2.结果表3.输出方式使用案例1.依赖导入2.创建环境3.连接Kafka4.取值5.转化数据6.输出数据7.数据输出到外部存储介绍spark streaming (spark 1.6 引入 使用批处理模拟流式计算) DStream (离散流)str
转载
2024-06-14 16:30:19
59阅读
Spark SQL的前世今生Shark是一个为Spark设计的大规模数据仓库系统，它与Hive兼容。Shark建立在Hive的代码基础上，并通过将Hive的部分物理执行计划交换出来。
这个方法使得Shark的用户可以加速Hive的查询，但是Shark继承了Hive的大且复杂的代码使得Shark很难优化和维护，同时Shark依赖于Spark的版本。
随着我们遇到了性能优化的上限，以及集成SQL的一些
转载
2024-07-11 06:52:35
26阅读
# Hive SQL struct函数
在Hive中，struct是一种复合数据类型，它允许我们将多个字段组合在一起，形成一个结构体。struct函数用于创建和操作这种结构体数据类型。本文将介绍Hive SQL中的struct函数，并提供一些代码示例，以帮助读者更好地理解和使用这一功能。
## 1. 什么是struct函数？
struct函数是Hive SQL中的一个内置函数，用于创建和操作
原创
2023-08-24 14:31:55
1554阅读
structed streaming的执行批次，较spark streaming有所改变。更加灵活。总结下来，可大白话地分为三类:1尽可能快的执行，不定时间
2按固定间隔时间执行
3仅执行一次详情如下：Trigger类型使用注意unspecified (default)as soon as micro-batchIf no trigger setting is explicitly specifi
转载
2024-01-13 21:26:57
114阅读
目录4. 从 HDFS 中读取数据4.1 案例结构介绍4.1.1 场景介绍4.1.2 案例介绍4.1.3 实现步骤4.1.4 难点和易错点4.1.5 总结4.2 产生小文件并推送到 HDFS4.3 流式计算统计 HDFS 上的小文件4.4 运行和流程总结4.4.1 运行 Python 程序4.4.2 运行 Spark 程序4.5 总结4. 从 HDFS 中读取数据4.1 案例结构介绍4.1.1 场
转载
2023-12-21 10:52:48
37阅读
# 实现spark_sql collect_set struct的步骤
本文将详细介绍如何在Spark SQL中使用collect_set函数来对结构体（struct）类型进行操作。首先，我们需要明确整个流程，并展示每个步骤需要做什么。然后，我们将提供相应的代码示例，并对每行代码进行注释说明。
## 整体流程
下面是实现"spark_sql collect_set struct"的整体流程表
原创
2023-09-15 11:07:45
250阅读
参考文献：Spark修炼之道（进阶篇）——Spark入门到精通：第八节 Spark SQL与DataFrame（一)sparkSQL1.1入门之二：sparkSQL运行架构利用Spark SQL可以构建大数据平台上的数据仓库,它具有如下特点:能无缝地将SQL语句集成到Spark应用程序统一的数据访问方式(DataFrames and SQL provide a common way to acce
转载
2023-09-16 16:19:39
387阅读
第五章 Spark-SQL进阶（三）3.SQL函数3.1内置函数3.1.1数学函数3.1.2集合函数3.1.3类型转换函数3.1.4日期函数3.1.5条件函数3.1.6字符函数3.1.7聚合函数3.1.8表生成函数3.1.9窗口函数1.函数分类2.通用格式3.编程格式3.2UDF3.3UDAF4.Catalog对象 3.SQL函数3.1内置函数3.1.1数学函数*返回类型**姓名（签名）**描述
1 SparkSQL 定义UDF函数目前在SparkSQL中，仅仅支持UDF和UDAF函数，python仅支持UDF。1.1 定义方式定义方式有两种：sparksession.udf.register() 注册的UDF可以用于DSL和SQL，返回值用于DSL风格，传参内的名字用于SQL风格。udf对象 = sparksession.udf.register(参数1，参数2，参数3）参数1：UDF名
转载
2023-06-19 17:30:05
103阅读
一、简介
Spark SQL是Spark中处理结构化数据的模块。与的Spark RDD API不同，Spark SQL的接口提供了更多关于数据的结构信息和计算任务的运行时信息。在Spark内部，Spark SQL会能够用于做优化的信息比RDD API更多一些。Spark SQL如今有了三种不同的API：SQL语句、DataFrame API和最
转载
2023-09-05 09:59:37
209阅读
XY个人记SparkSQL的函数HIve支持的函数，SparkSQL基本都是支持的，SparkSQL支持两种自定义函数，分别是：UDF和UDAF，两种函数都是通过SparkSession的udf属性进行函数的注册使用的；SparkSQL不支持UDTF函数的 自定义使用。☆ UDF：一条数据输入，一条数据输出，一对一的函数，即普通函数☆ UDAF：多条数据输入，一条数据输出，多对一的函数，即聚合函数
转载
2023-09-08 09:28:33
124阅读
一、UDF package com.zgm.sc.day14
import org.apache.spark.sql.SparkSession
/**
* 用udf实现字符串拼接
*/
object UDFDemo1 {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val spark = SparkSession
.
转载
2024-03-11 07:29:06
105阅读
MapReduce的缺陷MR虽然在编程接口的种类和丰富程度上已经比较完善了，但这些系统普遍都缺乏操作分布式内存的接口抽象，导致很多应用在性能上非常低效 。 这些应用的共同特点是需要在多个并行操 作之间重用工作数据集 ，典型的场景就是机器学习和图应用中常用的迭代算法 (每一步对数据 执行相似的函数) 。RDDRDD是只读的。RDD五大属性：①分区、②依赖、③计算函数、④分区器、⑤首选运行位置。RDD
spark入门2-SparkCore架构SparkCore架构一、流程1、wordCount流程2、RDD2.1源码2.2特征属性2.3RDD的创建3、并行度、分区3.1hadoopRDD3.2ParallelCollectionRDD二、技巧 SparkCore架构一、流程1、wordCount流程val conf = new SparkConf().setMaster("local").se
转载
2024-06-12 22:15:30
67阅读
1、Spark运行架构1.1 术语定义Application：Spark Application的概念和Hadoop MapReduce中的类似，指的是用户编写的Spark应用程序，包含了一个Driver 功能的代码和分布在集群中多个节点上运行的Executor代码；Driver：Spark中的Driver即运行上述Application的main()函数并且创建SparkContext，其中创建
转载
2023-11-27 21:19:04
80阅读
Spark Structured Streaming 结构化流Structured Streaming是一个构建在Spark SQL基础上可靠具备容错处理的流处理引擎。Structured Streaming提供快速，可扩展，容错，端到端的精确一次流处理，而无需用户推理流式传输。流数据处理的三种语义：最少一次（at least once）： 流数据中的记录最少会被处理一次（1-n）最多一次（at
转载
2024-07-20 18:01:23
38阅读
一、Spark SQL的发展1、spark SQL和shark Shark，给熟悉RDBMS但又不理解MapReduce的技术人员提供快速上手的工具，Hive应运而生，它是当时唯一运行在Hadoop上的SQL-on-Hadoop工具。但是MapReduce计算过程中大量的中间磁盘落地过程消耗了大量的I/O，降低的运行效率，为了提高SQL-on-Hadoop的效率，大量的SQL-on-Hadoop
转载
2023-08-23 20:01:38
78阅读
1. Spark SQL基本概念1.1 了解什么是Spark SQL什么是结构化数据:Spark SQL是Spark多种组件中其中一个, 主要是用于处理大规模的结构化数据一份数据集, 每一行都是有固定的列, 每一列的类型都是一致的, 我们将这种数据集称为结构化的数据例如: MySQL表数据1 张三 202 李四 183 王五 21Spark SQL的特点:1- 融合性: 既可以使用标准SQL语言
转载
2023-08-22 20:49:53
89阅读
Spark SQL简介Spark SQL是Spark处理数据的一个模块，跟基本的Spark RDD的API不同，Spark SQL中提供的接口将会提供给Spark更多关于结构化数据和计算的信息。Spark SQL is not about SQL Spark SQL is about more than SQL 从严格意义上来说sparkSQL不仅仅是SQL，更加准确的来说，他是超乎SQL的作用。
转载
2024-07-10 20:12:30
42阅读
