在处理大数据分析时，Apache Spark 提供了非常强大的工具，而 SparkSQL 更是其中的一员。本文将重点讨论如何在 SparkSQL 中指定队列，并通过 Shell 命令进行操作。这样的功能在如何高效地管理和调度资源上，尤其是在多用户环境中，显得相当重要。
## 背景描述
在大数据环境下，我们通常需要将计算任务分配给不同的队列，以实现资源的高效使用。SparkSQL 的队列管理功能
目录一、SparkSession 与 DataFrame、Dataset二、Spark Sql 解析1. 整体概览2. sql 语法解析关键对象三、Spark LogicalPlan（逻辑计划）1. 整体概述2. LogicalPlan 类结构体系3. Analyzed LogicalPlan 生成 一、SparkSession 与 DataFrame、Dataset1. 要
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2023-11-14 05:59:04
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# SparkSQL指定YARN队列
## 什么是SparkSQL
Apache Spark是一个快速、通用的集群计算系统，Spark SQL是其中的一个模块，用于结构化数据的处理。Spark SQL可以通过SQL语句或DataFrame API来查询数据，并且支持多种数据源，如Hive、Parquet等。
## 为什么要指定YARN队列
在使用SparkSQL进行数据处理时，有时需要指定
原创
2024-03-08 06:24:19
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# 如何在shell中执行SparkSQL
## 操作流程
下面是实现"shell执行SparkSQL"的操作流程表格：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 启动Spark Shell |
| 步骤二 | 创建SparkSession |
| 步骤三 | 执行SparkSQL语句 |
| 步骤四 | 关闭SparkSession |
## 操作指引
#
原创
2024-05-08 03:58:04
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# 用 Shell 执行 Spark SQL 脚本的完整指南
随着大数据技术的迅猛发展，Apache Spark已经成为处理大数据的首选工具之一。Spark SQL是Spark中用于结构化数据处理的组件，它支持多种数据来源，并提供了SQL查询的能力。在本篇文章中，我们将介绍如何使用Shell命令来执行Spark SQL脚本，讲解其基本原理，并提供代码示例。
## 1. 什么是Spark SQL
原创
2024-09-24 05:41:29
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Querying Large Quantities of Data<?xml:namespace prefix = o ns = "urn:schemas-microsoft-com:office:office" /> 越快剔除不需要的数据，查询的后续阶段必须处理的数据量就越少，自然查询的效率就越高，这听起来显而易见。集合操作符（set operat
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
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2024-02-20 11:17:47
40阅读
解决哪些问题SparkSQL自适应执行解决以下问题:shuffle partition个数目前SparkSQL中reduce阶段的task个数取决于固定参数spark.sql.shuffle.partition(默认值200)，一个作业一旦设置了该参数，它运行过程中的所有阶段的reduce个数都是同一个值。而对于不同的作业，以及同一个作业内的不同reduce阶段，实际的数据量大小可能相差很大，比如
DataFrame操作(untyped)printSchema()object DataframeOperationTest {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val sparkSql = SparkSession.builder().appName("df operation").master("local[*]").getOrCre
Shell脚本调试选项Shell本身提供一些调试方法选项：-n，读一遍脚本中的命令但不执行，用于检查脚本中的语法错误。-v，一边执行脚本，一边将执行过的脚本命令打印到标准输出。-x，提供跟踪执行信息，将执行的每一条命令和结果依次打印出来。使用这些选项有三种方法(注意:避免几种调试选项混用)1.在命令行提供参数：$sh -x debug.sh2.脚本开头提供参数：#!/bin/sh -x3.在脚本中
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2023-12-19 19:56:13
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# 用Shell调用SparkSQL加工数据的指导
在大数据处理的工作流程中，利用Shell脚本调用SparkSQL是一种常见的方法。下面我将向你详细介绍整个流程，包括每一步所需的代码和它们的解释。
## 整体流程
| 步骤 | 操作 | 说明 |
| ---- | ---------- | -----------------------
原创
2024-10-25 06:27:39
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Spark 简介Spark shell是一个特别适合快速开发Spark程序的工具。即使你对Scala不熟悉，仍然可以使用这个工具快速应用Scala操作Spark。Spark shell使得用户可以和Spark集群交互，提交查询，这便于调试，也便于初学者使用Spark。Spark shell是非常方便的，因为它很大程度上基于Scala REPL(Scala交互式shell，即Scala解释器)，并继
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2024-02-19 09:32:38
50阅读
1、shell数组1.1、数组概述数组中可以存放多个值。Bash Shell 只支持一维数组（不支持多维数组），初始化时不需要定义数组大小（与 PHP 类似）。与大部分编程语言类似，数组元素的下标由0开始。Shell 数组用括号来表示，元素用”空格”符号分割开，语法格式如下：array_name=(value1 value2 … valuen)例如：my_array=(A B “C” D)我们也可
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2023-11-27 17:07:49
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Shell 传递参数我们可以在执行 Shell 脚本时，向脚本传递参数，脚本内获取参数的格式为：n。n代表一个数字，1为执行脚本的第一个参数，2为执行脚本的第二个参数，以此类推……实例以下实例我们向脚本传递三个参数，并分别输出，其中0 为执行的文件名：#!/bin/bash
echo "Shell 传递参数实例！";
echo "执行的文件名：$0";
echo "第一个参数为：$1";
ech
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2023-09-22 15:57:56
60阅读
# Spark SQL导出指定分割符的详解
Apache Spark是一个强大的分布式计算框架，它为处理大数据提供了高效的解决方案。而Spark SQL是Spark的一个组件，支持用SQL查询数据，并且可以通过DataFrame API以编程方式处理数据。在数据处理的场景中，常常需要将结果导出到外部系统，此时，指定导出数据的分隔符便显得尤为重要。
在本文中，我们将讨论如何使用Spark SQL
注：SparkSQL+Hbase+HDFS实现SQL完全封装(二) 是在一的基础上做了一些优化。1.描述：通过读取SQL脚本文件内的SQL脚本，实现在大数据平台中的业务处理，对于没有JAVA或是语言基础的同学来说，通过封装完全可以只写SQL就能实现业务的处理。注： 优点：部署后团队其它人员只要会写SQL就行。 缺点：优
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2024-03-08 14:13:14
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1、引言Join是SQL语句中的常用操作，良好的表结构能够将数据分散在不同的表中，使其符合某种范式，减少表冗余、更新容错等。而建立表和表之间关系的最佳方式就是Join操作。对于Spark来说有3中Join的实现，每种Join对应着不同的应用场景：Broadcast Hash Join ：适合一张较小的表和一张大表进行joinShuffle Hash Join : 适合一张小表和一张大表进行join
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2024-06-20 21:22:00
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ubuntu 中文乱码
如果使用的是 PuTTY，可以通过修改 font, character set 设置来解决。
Window -> Appearance -> Font settings 选择宋体或新宋体:
Window -> Translation -> Character set translation on received data 选择 UTF-8:
-
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2023-09-08 15:21:14
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4. SparkSQL函数定义4.1 SparkSQL 定义UDF函数无论Hive还是SparkSQL分析处理数据时，往往需要使用函数，SparkSQL模块本身自带很多实现公共功能的函数，在pyspark.sql.unctions中。SparkSQL与Hive一样支持定义函数:UDF和UDAF，尤其是UDF函数在实际项目中使用最为广泛。回顾Hive中自定义函数有三种类型:第一种:UDF (User
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2024-06-30 17:42:49
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# Spark SQL 指定 Driver 数量的参数
随着大数据技术的发展，Apache Spark 已成为数据处理领域的热门选择。Spark SQL 是 Spark 的一个组件，提供了强大的SQL查询功能，使开发者能够用 SQL 语言操作大规模数据集。在使用 Spark SQL 时，合理配置 Driver 数量，可以提高查询性能并优化资源使用。本文将介绍如何为 Spark SQL 指定 Dr
原创
2024-10-11 10:37:41
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