==> 什么是 Spark SQL？---> Spark SQL 是 Spark 用来处理结构化数据的一个模块---> 作用：提供一个编程抽象（DataFrame） 并且作为分布式 SQL 查询引擎---> 运行原理：将 Spark SQL 转化为 RDD
前几天用spark引擎执行了一个较大的sql，涉及的表和数据量都不少，不同时间段执行了几次都超时，经过上网及分析，尝试解决了此问题，使用spark引擎测试几次大概都在半个小时左右完成，不再出现超时现象一、问题现象摘抄部分现场日志如下：2022-02-01 13:02:12 INFO 22/02/01 13:02:12 [dag-scheduler-event-loop] INFO DAGSched
一，基本介绍本文主要讲spark2.0版本以后存在的Sparksql的一些实用的函数，帮助解决复杂嵌套的json数据格式，比如，map和嵌套结构。Spark2.1在spark 的Structured Streaming也可以使用这些功能函数。下面几个是本文重点要讲的方法。A),get_json_object()B),from_json()C),to_json()D),explode()E),sel
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2023-08-29 08:43:48
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SparkSQL概述SparkSQL是Spark的结构化数据处理模块。特点如下：数据兼容：可从Hive表、外部数据库（JDBC）、RDD、Parquet 文件、JSON 文件获取数据；组件扩展：SQL 语法解析器、分析器、优化器均可重新定义；性能优化：内存列存储、动态字节码生成等优化技术，内存缓存数据；多语言支持：Scala、Java、Python； Shark即Hive on Spark，Sha
1 spark SQL1.1 发展过程1.2 解决的问题Spark SQLHiveSQLASTHive执行计划和优化交给优化器 Catalyst内建了一套简单的 SQLHQL, 此外, 还引入和 DataFrameDSL API, 完全可以不依赖任何 Hive 的组件SharkSpark SQLRDD, 这一点是一个大进步1.
文章目录1. 示例2. Spark-SQL解析思路3. 用户构建SparkSession，调用sql函数4. 构建 SessionState4.1 解析器4.1.1 Antlr4基本概念4.1.2 sqlParser解析4.1.3 代码执行流程4.1.4 sqlParser源码分析4.2 Catalog4.3 分析器4.3.1 Analyzer解析4.3.2 Analyzer源码分析4.4 优化
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2023-10-02 11:02:17
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spark sql解析sql主要基于Catalyst框架，它将复杂的sql解析分为很多的阶段，每个阶段基本都有专属的工具类和扩展接口，最终实现将sql转换为DataFrame或RDD任务的功能。如果对于这些中间阶段和工具类没有一个整体概念性的了解，那阅读源码会很吃力。下面我们先大致讲解一下spark s
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2023-10-22 20:09:31
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Spark SQL解析json文件一、get_json_object二、from_json三、explode四、案例：解析json格式日志数据数据处理 先介绍一下会用到的三个函数：get_json_object、from_json、explode一、get_json_object从一个json 字符串中根据指定的json 路径抽取一个json 对象def get_json_object(e: o
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2023-06-11 11:25:46
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1.背景：血缘关系非常重要，因为有了字段间的血缘关系，便可以知道数据的来源去处，以及字段之间的转换关系，这样对数据的质量，治理有很大的帮助。Spark SQL 相对于 Hive 来说通常情况下效率会比较高，对于运行时间、资源的使用上面等都会有较大的收益。所以考虑将采用MapReduce引擎执行的sql进行迭代，以spark引擎执行。但同时也需要实现字段血缘的功能。hive血缘关系实现较为简单，攻略
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2023-08-05 11:27:38
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1、前言 通过前面的文章我们了解到，spark sql通过catalyst框架解析sql，而在将sql语句转变为可执行的任务过程中会将大的sql解析流程划分为未解析的逻辑计划、解析后的逻辑计划、优化后的逻辑计划、物理计划、可执行物理计划等阶段。大概的解析流程如下所述：1）SQL语句经过SqlParser解
# Spark SQL 数组解析
在大数据处理中，Spark SQL 是一个强大的工具，它允许用户使用 SQL 查询语言来处理和分析大规模数据集。数组是 Spark SQL 中重要的数据类型之一，特别是在分析嵌套结构数据时，能够有效地简化数据处理。本文将介绍 Spark SQL 中的数组解析，包括如何创建、访问和操作数组，并提供相关的代码示例。
## 什么是数组
在 Spark SQL 中，
# SparkSQL解析过程浅析
SparkSQL是Apache Spark中的一个重要组成部分，使得大数据的处理变得更加简单和高效。其核心功能在于能通过SQL语句来对数据进行操作，而这种操作背后有着复杂的解析过程。本文将对SparkSQL的解析过程进行一个简单的介绍，并通过代码示例加以说明。
## SparkSQL解析流程概述
SparkSQL的解析过程大致可以分为以下几个步骤：
1.
# SparkSQL 解析流程教程
## 1. 概述
在使用SparkSQL时，需要了解其解析流程，以便更好地理解数据处理过程。下面将详细介绍SparkSQL的解析流程，并给出每一步所需的代码和解释。
## 2. 解析流程
下面是SparkSQL的解析流程，可以用表格展现：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 读取SQL语句 |
| 2 | 词法分析（Toke
# SparkSQL 源码解析
Apache Spark 是一个广泛使用的大数据处理框架，其中 SparkSQL 作为其核心模块之一，提供了丰富的查询功能。通过解析 SparkSQL 的源码，我们不仅能够深入了解其实现机制，也能够掌握如何有效地在大数据环境中进行 SQL 查询。本文将深入探讨 SparkSQL 的基本架构及其实现原理，并附以相应的代码示例。
## SparkSQL 概述
Sp
继上一篇文章中简单介绍了如何在本地调试SparkSQL，详细地址，接下来我们测试如何将该功能在集群上实现，毕竟我们生产生活中数据量是很大，需要借助集群来进行相关的功能编译首先，我们需要将代码中设置的测试参数注释掉，这里推荐在本地测试的时候设置AppName以及Master ，而如果是想要在集群上运行，我们将对应的地方注释//在测试或者生产中 AppName以及Master我们是通过脚本进行指定的（
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2023-10-05 16:36:50
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# 项目方案：使用SparkSQL解析JSON中的数组
## 1. 项目背景
在大数据处理中，经常会遇到需要解析JSON数据中的数组的情况。SparkSQL是一种强大的工具，可以用来处理这种情况。本项目旨在展示如何使用SparkSQL解析JSON中的数组，并将结果以表格形式展示。
## 2. 数据准备
假设我们有如下的JSON数据，包含了一个数组字段：
```json
{
"id":
目录一. SparkSQL简介二. 数据模型三. SparkSQL核心编程1. IDEA开发SparkSQL2. SparkSession创建关闭获取SparkContext3. DataFrame3.1 入门案例3.2 显示数据3.3 创建DF3.4 SQL查询语法4. DataSet4.1 创建DS5. RDD、DataFrame、DataSet三者的关系相互转换DataFrameDatase
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2023-05-25 14:53:33
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SparkSQL继承自Hive的接口，由于hive是基于MapReduce进行计算的，在计算过程中大量的中间数据要落地于磁盘，从而消耗了大量的I/O，降低了运行的效率，从而基于内存运算的SparkSQL应运而生。 首先说下传统数据库的解析，传统数据库的解析过程是按Rusult、Data Source、Operation的次序来解析的。传统数据库先将读入的SQL语句进行解析，分辨出SQL语句中哪
# 实现SparkSQL解析表名称
## 步骤概览
为了实现SparkSQL解析表名称，我们需要按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 操作 |
|------|------|
| 1 | 创建SparkSession对象 |
| 2 | 使用SparkSession对象创建DataFrame对象 |
| 3 | 使用DataFrame对象调用`selectExpr`方法 |
| 4 | 调用
# SparkSQL 解析JSONArray字段
在大数据处理领域，Spark 是一个被广泛使用的开源大数据处理框架。SparkSQL 是 Spark 提供的一种用于处理结构化数据的模块，可以让用户使用 SQL 或者 DataFrame API 进行数据查询和分析。在实际应用中，我们经常会遇到需要解析 JSON 数组字段的情况，本文将介绍如何在 SparkSQL 中解析 JSON 数组字段。
