# SparkSQL应用
SparkSQL是Apache Spark中的一个组件，它提供了用于在Spark中处理结构化数据的接口。通过SparkSQL，我们可以使用SQL查询和操作结构化数据，同时还能够将数据集成到Spark的机器学习和图处理等功能中。在本文中，我们将介绍SparkSQL的基本概念、使用方法和代码示例。
## 基本概念
SparkSQL通过DataFrame和DataSet这
原创
2024-06-13 06:58:13
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最近项目中使用SparkSQL来做数据的统计分析，闲来就记录下来。
直接上代码：
import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.sql.SQLContext
object SparkSQL {
//定义两个case class A和
原创
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2015-04-15 13:35:38
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一.概述 从1.3版本开始Spark SQL不再是测试版本，之前使用的SchemaRDD重命名为DataFrame,统一了Java和ScalaAPI。 SparkSQL是Spark框架中处理结构化数据的部分，提供了一种DataFrames的概念，同时允许在Spark中执行以SQL,HiveQL或...
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2015-06-09 14:39:00
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准备条件：部署hadoop集群部署spark集群安装python（本人安装的是anaconda3,python是3.6）配置环境环境变量：vi .bashrc #添加如下内容
export SPARK_HOME=/opt/spark/current
export PYTHONPATH=$SPARK_HOME/python/:$SPARK_HOME
原创
2017-03-10 15:49:47
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一.概述 从1.3版本开始Spark SQL不再是测试版本，之前使用的SchemaRDD重命名为DataFrame,统一了Java和ScalaAPI。 SparkSQL是Spark框架中处理结构化数据的部分，提供了一种DataFrames的概念，同时允许在Spark中执行以SQL,HiveQL或...
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2015-06-09 14:39:00
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Spark SQL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。1, 为什么要学习Spark SQL 我们已经学习了Hive，它是将Hive SQL转换成MapReduce然后提交到集群上执行，大大简化了编写MapReduce的程序的复杂性，由于MapReduce这种计算模型执行效率比较慢。所以Spark SQL
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2023-08-24 16:23:41
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折腾了一天，终于解决了上节中result3的错误。至于为什么会产生这个错误，这里，先卖个关子，先看看这个问题是如何发现的：首先，找到了这篇文章：http://apache-spark-user-list.1001560.n3.nabble.com/SparkSQL-select-syntax-td16299.html 里面有这么一段：The issue is that you're u
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2015-04-17 20:14:48
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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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背景介绍目前spark主要应用在streaming、ETL和ML场景上，本文主要是分享我们ETL场景从hive SQL到spark SQL的迁移实践。在整个迁移过程中我们把线上多个版本的spark(1.5.2，1.6.3)统一推动升级到2.1.1，同时从Standalone运行模式迁移到了On YARN模式，以减少我们的维护成本。在安全控制上我们参考hive的权限系统开发了统一的权限验证模块实现了
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2023-12-02 16:25:36
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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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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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Oracle Database 10g 的一个新特性大大提高了您搜索和处理字符数据的能力。这个特性就是正规表达式，是一种用来描述文本模式的表示方法。很久以来它已在许多编程语言和大量 UNIX 实用工具中出现过了。
Oracle 的正规表达式的实施是以各种 SQL 函数和一个 WHERE 子句操作符的形式出现的。如果您不熟悉正规表达式，那么这篇文章
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2024-07-21 13:30:58
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Map Reduce存在的问题在介绍Spark首先需要介绍为何要提出Spark，Hadoop高度支持的Map Reduce框架有什么不好的地方吗？答：没有完美的机制，Map Reduce范式存在下面问题1、模型能处理的应用有限，主要基于Map和Reduce处理，存在很多限制2、中间的文件储存在内存里，但是最后MR-output文件存在在文件系统里，涉及到磁盘读取的问题。在一个Map Reduce里
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2023-08-10 11:28:15
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文章目录第1章 Spark SQL概述1.1 什么是Spark SQL1.2 Spark SQL的特点1.2.1 易整合1.2.2 统一的数据访问方式1.2.3 兼容Hive1.2.4 标准的数据连接1.3 什么是DataFrame1.4 什么是DataSet第2章 Spark SQL编程2.1 SparkSession新的起始点2.2 DataFrame2.2.1 创建DataFrame2.2
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2023-09-18 21:50:25
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Spark SQL学习笔记Spark SQL学习笔记设计到很多代码操作，所以就放在github, https://github.com/yangtong123/RoadOfStudySpark/blob/master/src/com/spark/sql/Readme.md其中包括了对Spark2.0的新特性的介绍，包括SparkSession, DataSet等
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2023-06-05 10:45:47
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1、概念 Spark SQL是一个用来处理结构化数据的Spark组件。 优点： ①SparkSQL是一个SQL解析引擎，将SQL解析成特殊的RDD（DataFrame），然后在Spark集群中运行 ②SparkSQL是用来处理结构化数据的（先将非结构化的数据转换成结构化数据） ③SparkSQL支持两种编程API 1.SQL方式
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2023-05-29 10:12:48
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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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Spark SQL是构建在Spark RDD之上一款ETL（Extract Transformation Load）工具（类似Hive-1.x-构建在MapReduce之上）。同Spark RDD 不同地方在于Spark SQL的API可以给Spark计算引擎提供更多的信息（计算数据结构、转换算子），Spark计算引擎可以根据SparkSQL提供的信息优化底层计算任务。目前为止Spark SQL提
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2024-06-07 20:30:53
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Spark sql实现自定义函数 文章目录一、为什么要自定义function？二、实现自定义的函数三、测试效果总结 一、为什么要自定义function？有小伙伴可能会疑问：Spark Sql提供了编写UDF和UDAF的接口扩展，为什么还有开发自定义函数呢？虽然Spark SQL 提供了UDF和UDAF，但是当我们想要实现 原生函数一样的功能比如:语义参数 ，可变参数等 功能时候，UDF和UDAF就
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2023-06-19 10:29:50
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文章目录第1章 Spark SQL概述1.1 什么是Spark SQL1.2 Spark SQL的特点1.2.1 易整合1.2.2 统一的数据访问方式1.2.3 兼容Hive1.2.4 标准的数据连接1.3 什么是DataFrame1.4 什么是DataSet第2章 Spark SQL编程2.1 SparkSession新的起始点2.2 DataFrame2.2.1 创建DataFrame2.2
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2023-09-18 21:50:24
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