# Spark中的Union All操作
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个强大而灵活的分布式计算框架。Spark 能够高效处理大量数据，执行一系列复杂的操作。其中，“Union All”是一个重要的操作，常用于将多个数据集组合在一起。
## 什么是Union All？
“Union All”操作用于将多个数据集的行进行合并。在SQL中，“Union All”可以将两个或多个
# 学习使用Spark的union与unionAll算子
在大数据处理领域，Apache Spark 是一种广泛使用的计算框架，它能够对大数据进行快速处理和分析。在实际开发中，我们经常会遇到需要将多个数据集进行合并的场景，这时我们可以使用 Spark 的 union 和 unionAll 算子。本文将为你详细介绍如何使用这两个算子，并给出具体的实现步骤和代码。
## 整体流程
在本文中，我们
表的连接分成好几种类型。内连接（inner join）外连接（outer join）左连接（left join）右连接（right join）全连接（full join）LEFT ANTI JOIN只返回两张表匹配的记录，这叫内连接（inner join）。返回匹配的记录，以及表 A 多余的记录，这叫左连接（left join）。返回匹配的记录，以及表 B 多余的记录，这叫右连接（right jo
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2023-10-19 17:32:13
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6.3 parquet 数据SparkSQL模块中默认读取数据文件格式就是parquet列式存储数据，通过参数【spark.sql.sources.default】设置，默认值为【parquet】。范例演示代码：直接load加载parquet数据和指定parquet格式加载数据import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession}
/**
* S
前一段时间看了Spark1.3的源码，其RPC通信机制是基于Akka的，但是在Spark1.6中，提供了2种实现方式：Netty(默认)、Akka 下面对比Spark1.3的Akka通信机制，看下Spark1.6中Master是如何与Worker进行通信。
首先看下Spark1.6中的Master类private[deploy] class Master( //v1.6
override
# Spark Union All 的性能问题分析与优化
在数据处理的过程中，我们经常需要将多个 DataFrame 合并成一个，这时 `union` 和 `unionAll` 是两个重要的操作。然而，许多使用 Apache Spark 的开发者在使用 `union all` 操作时会感到性能很慢。这篇文章将探讨 `union all` 的性能问题，并提供一些优化建议。
## 什么是 Unio
一、spark streaming和storm有何区别？一个实时毫秒，一个准实时亚秒，不过storm的吞吐率比较低。 二、spark有哪些组件？Master：管理集群和节点，不参与计算。Worker：计算节点，进程本身不参与计算，和master汇报。Driver：运行程序的main方法，创建sparkcontext对象。Spark context：控制整个application的生命周期
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2023-10-09 23:29:25
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Union运算符,其实就是将多个查询得到的结果集Result进行组合(叠加).那么,什么样的查询结果才能进行叠加呢?必须满足以上条件:1,结果集中的数据结构要相同;2,结果集中的列数要相等;即Result1的有三个列,那么Result2也必须且只能有三个列;3,结果集中的各对应列的数据类型要兼容;只有满足以上三个条件的多个结果集才可以进行Union运算.例如select a,b,c from ta
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2024-06-14 05:49:55
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Spark SQL 架构简介简单看一下Spark SQL 的架构。下面这张图描述了一条 SQL 提交之后需要经历的几个阶段，结合这些阶段就可以看到在哪些环节可以做优化。 很多时候，做数据仓库建模的同学更倾向于直接写 SQL 而非使用 Spark 的 DSL。一条 SQL 提交之后会被 Parser 解析并转化为 Unresolved Logical Plan。它的重点是 Lo
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2023-11-19 09:30:10
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# 如何实现 Spark Union All 多次读取
在大数据处理的领域，Spark 是一款功能强大的分布式计算框架。而 Union All 是一种常见的操作，用于将多个 DataFrame 进行合并，通常用于从多个数据源中读取数据。本篇文章将给你详细介绍如何实现 Spark 中的 Union All 操作，以便你能在实际项目中得心应手。
## 流程概述
我们将通过以下几个步骤来完成 Sp
在大数据处理的场景中，Spark 作为一种高效的内存计算框架，在处理数据时常常需要使用 `union ALL` 操作来合并多个数据集。然而，当多个 `union ALL` 操作被调用时，可能会导致性能下降，因此优化这些操作极为重要。接下来，我们将详细记录如何解决“Spark 多次 `union ALL` 优化”问题的过程。
### 用户场景还原
在一家电商公司，数据工程师们用 Spark 处理来
# 并行计算框架Spark中的Union All操作
在Spark并行计算框架中，Union All操作是一种常用的数据合并操作，用于将多个数据集合并成一个数据集。通过并行计算，可以提高数据处理的效率和性能。本文将介绍如何在Spark中使用Union All操作，并讨论如何通过调整并行参数来优化计算性能。
## Union All操作简介
Union All操作是将两个数据集合并成一个数据集
原创
2024-07-03 03:31:02
425阅读
1 故障描述运行环境说明1.RedHat7.22.CM和CDH版本为5.15.03.Spark1.6问题现象在代码中使用HiveContext对象访问Hive表ods_user（该表为Parquet格式）时发现作业报错，异常如下：Exception in thread "main" org.spark-project.guava.util.concurrent.UncheckedExecution
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2024-09-18 11:23:09
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一、persist 和 unpersist1.1、persist() :用来设置RDD的存储级别存储级别意义MEMORY_ONLY将RDD作为反序列化的的对象存储JVM中。如果RDD不能被内存装下，一些分区将不会被缓存，并且在需要的时候被重新计算。这是是默认的级别MEMORY_AND_DISK将RDD作为反序列化的的对象存储在JVM中。如果RDD不能被与内存装下，超出的分区将被保存在硬
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2024-09-23 21:37:55
52阅读
在大数据处理中，Spark SQL 的 `UNION ALL` 操作常常被使用来合并多个数据集。然而，当这一过程没有经过优化时，可能会导致性能下降，严重影响业务效率。本文将深入探讨如何优化 Spark SQL 中的 `UNION ALL` 操作，并通过详细的分析和解决方案来解决这一问题。
### 问题背景
随着数据量的不断增长，Spark 的性能成为我们关注的焦点。特别是在大规模数据处理和数据
在处理数据时，使用 `UNION ALL` 操作符来合并多个结果集是常见的做法。然而，当我们在 Spark 中执行大量 `UNION ALL` 操作时，性能问题往往显现出来。这篇博文将探讨如何解决“union all 很多 慢 spark”类型的问题，从环境准备到配置详解，再到性能优化，提供一整套的解决方案。
## 环境准备
在处理 Spark 的时候，首先我们需要确保我们的技术栈兼容性。以下
在上一篇博文中，我们深入的了解了SparkSql中的sql语句经过DDLParser、SparkSQLParser和SqlParser处理后得到了一个树结构的Unresolved Logical Plan，这也是我们每一次使用sparkSql时必然会执行的，但是对于一些不是立刻需要返回结果的造作，执行到这边也就结束了，只有遇到哪些诸如show，collect等需要立刻的返回结果的操作，我们才会继续
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2023-12-15 11:42:21
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概述一个Spark的Job分为多个stage，最后一个stage会包含一个或多个ResultTask，前面的stages会包含一个或多个ShuffleMapTasks。ResultTask运行并将结果返回给driver application。ShuffleMapTask将task的output依据task的partition分离到多个buckets里。一个ShuffleMapTask相应一个Sh
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2024-06-11 16:53:19
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SQL UNION 操作符UNION 操作符用于合并两个或多个 SELECT 语句的结果集。请注意，UNION 内部的 SELECT 语句必须拥有相同数量的列。列也必须拥有相似的数据类型。同时，每条 SELECT 语句中的列的顺序必须相同。SQL UNION 语法（排除重复的数据）select * from stu
union
select * 
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精选
2014-11-05 14:07:05
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一直没意识到它们之间的区别，只知道UNION ALL在性能上优于UNION，忽略一个很重要的区别：UNION会去掉重复的行，而UNION ALL是包括所有行。
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2014-04-08 20:34:00
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