# 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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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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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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1.collect的作用 Spark内有collect方法，是Action操作里边的一个算子，这个方法可以将RDD类型的数据转化为数组，同时会从远程集群是拉取数据到driver端。 2.已知的弊端 首先，collect是Action里边的，根据RDD的惰性机制，真正的计算发生在RDD的Action操作。那么，一次collect就会导致一次Shuffle，而一次Shuffle调度一次stage，然而
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2024-08-08 09:12:55
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# 解析MySQL UNION ALL 很慢的原因及优化方法
## 引言
在使用MySQL数据库时，可能会遇到查询速度慢的情况。其中，当使用UNION ALL操作符时，查询速度变得特别缓慢。本文将探讨MySQL UNION ALL操作符慢的原因，并提供一些优化方法。
## 什么是UNION ALL
UNION ALL是一种用于组合两个或多个SELECT语句的操作符。它将结果集合并在一起，不去重
原创
2024-07-09 06:17:57
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# 解决MySQL union all 查询很慢的问题
## 概述
在开发中，有时候我们会使用`union all`来合并多个查询结果集，但是当数据量较大时，查询速度会变得很慢。本文将教会你如何优化这个问题。
### 流程
以下是解决MySQL `union all`查询慢的流程：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 分析查询涉及的表结构及数据量 |
| 2
原创
2024-05-11 06:12:45
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最近做个项目，要把我们系统中的用户数据，按照别人系统的格式要求生成数据文本，导入到别的系统中。我们系统的用户数据主要存放在两个表中，用户信息表（user）和用户附加信息表（extend）。user表中主要是用户id，用户昵称、用户名等信息，extend表中主要是手机号、身份证、核心客户号码等信息。每个表的主键都是用户id（字段名为uid），分别有1.6亿数据，关联查询导出即可。查询要求核心客户号（
# 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
在Hive中使用`UNION ALL`语句时，执行速度可能会受到数据量、表结构以及查询逻辑等多方面影响。这篇博文记录了如何解决“UNION ALL 执行很慢 hive”问题的过程，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、调试技巧和部署方案。
## 环境配置
为进行性能调优和问题排查，需要确保我们的Hive和Hadoop的正确配置。以下是环境的基本配置要求和依赖版本。
1. **软硬件环境
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
# MySQL使用UNION ALL后性能问题的解决方法
当我们在数据库中进行数据查询时，尤其是在使用 `UNION ALL` 语句时，可能会遇到性能问题。尤其对于大量数据的表来说，查询速度可能会变得很慢。本文将通过分步讲解这一过程，帮助你理解并优化使用 `UNION ALL` 的查询性能。
## 流程概述
我们将按照以下步骤来排查和解决 MySQL `UNION ALL` 语句的性能问题：
原创
2024-08-01 12:41:25
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前言在上几篇中，我们对MySQL的InnoDB引擎进行深入了解，对其内部架构实现进行了分析，了解了InnoDB内部机制，也同时需要掌握高效SQL的编写技巧，才能发挥出更加出色的性能。本篇，我们就来聊一下SQL的查询优化。查询优化MySQL逻辑架构说起SQL的查询优化，我们就不得不从一条SQL的执行说起，例如一条简单的SQL语句：select * from user，当执行这条SQL语句后，MySQ
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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在处理大数据时，使用Apache Spark的RDD（弹性分布式数据集）进行数据处理是非常普遍的场景。然而，在进行RDD的`union`操作时，用户往往会遇到性能较慢的问题。本博文将详细记录如何解决“spark rdd union 很慢吗”的问题，包括环境准备、分步指南、配置详解等。
## 环境准备
首先，确保我们的系统中安装了Apache Spark和所需的前置依赖。在此步骤中，使用以下命令
# 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
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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
