一、数据倾斜发生的原理原理：在进行shuffle的时候，必须将各个节点上相同的key拉取到某个节点上的一个task来进行处理，比如按照key进行聚合或join等操作。此时如果某个key对应的数据量特别大的话，就会发生数据倾斜。数据倾斜只会发生在shuffle过程中。常用的并且可能会触发shuffle操作的算子：distinct、groupByKey、reduceByKey、aggregateByK
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2023-11-20 07:07:43
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Spark Streaming提供了高效便捷的流式处理模式，但是在有些场景下，使用默认的配置达不到最优，甚至无法实时处理来自外部的数据，这时候我们就需要对默认的配置进行相关的修改。由于现实中场景和数据量不一样，所以我们无法设置一些通用的配置（要不然Spark Streaming开发者就不会弄那么多参数，直接写死不得了），我们需要根据数据量，场景的不同设置不一样的配置，这里只是给
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2024-09-22 21:20:41
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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
# Spark Multiple RDD Union Optimization
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个强大的工具，它允许开发者处理分布式数据集。对于刚入行的小白来说，了解如何优化 Spark 中多个 RDD 的合并（union）是非常重要的。本文将通过详细的流程、代码示例以及注释来帮助你理解这个过程。
## 工作流程
在进行多个 RDD union 优化的过程中，
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
CatalystCatalyst是SparkSQL的优化器系统，其设计思路基本都来自于传统型数据库，而且和大多数当前的大数据SQL处理引擎设计基本相同。SQL优化器核心执行策略主要分为两个大的方向：基于规则优化（RBO）以及基于代价优化(CBO)，基于规则优化是一种经验式、启发式地优化思路，更多地依靠前辈总结出来的优化规则，简单易行且能够覆盖到大部分优化逻辑，但是对于核心优化算子Join却显得有点
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2023-11-14 02:58:37
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本文写的有点小认真，也是之前做的项目的总结～1.研究目标1.1 介绍1.1.1 Spark SQL SparkSQL的前身是Shark，给熟悉RDBMS但又不理解MapReduce的技术人员提供快速上手的工具。随着Spark的发展， Shark对于Hive的太多依赖（如采用Hive的语法解析器、查询优化器等等），制约了Spark的One Stack Rule Them All的既定方针，制约了Sp
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2023-11-03 11:59:56
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文章目录RDD 和 SpakSQL 运行时的区别Catalyststep1：解析 SQL，并且生成 AST（抽象语法树）step2：在 AST 中加入元数据信息step3：对已经加入元数据的 AST，输入优化器，进行优化谓词下推（Predicate Pushdown）列值裁剪（Column Pruning）step4：生成物理计划 RDD RDD 和 SpakSQL 运行时的区别RDD 的运行流
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2024-08-15 16:39:08
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# 使用Spark进行数据联合（Union）的完整指南
在数据处理中，尤其是使用Apache Spark时，合并多个数据集是一个常见的需求。今天，我们将深入探讨如何使用Spark的`union`操作来实现数据的联合（即将两个或多个数据框架（DataFrame）合并在一起）。
## 流程概述
实现Spark的Union操作的过程可以总结为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------
原创
2024-09-10 07:00:54
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# 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
# Spark SQL 优化多表 Union All 的指南
在大数据环境下，Spark SQL 是一种流行的处理大数据的工具。针对多表的 `UNION ALL` 操作，优化性能显得尤为重要。本文将提供一套详细的步骤，帮助新手开发者理解如何优化 Spark SQL 对多表的 `UNION ALL` 操作。
## 流程概述
优化大数据处理的过程可以通过以下几个步骤完成：
```mermaid
Broadcast Join 大家知道，在数据库的常见模型中（比如星型模型或者雪花模型），表一般分为两种：事实表和维度表。维度表一般指固定的、变动较少的表，例如联系人、物品种类等，一般数据有限。而事实表一般记录流水，比如销售清单等，通常随着时间的增长不断膨胀。 因为Join操作是对两个表中key值相同的记录进行连接，在SparkSQL中，对两个表做Join最直接的方式是先根据key分区，再在每个分
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2023-09-27 10:16:15
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# Spark Union 操作详解
在大数据时代，Apache Spark 是一种非常流行的数据处理引擎。它支持多种操作，其中 `union` 操作可以将多个数据集按行合并起来。这在很多情况下是非常有用的，比如在处理多份日志数据时。本文将教会你如何在 Spark 中实现 `union` 操作。
## 流程概述
在进行 Spark 的 `union` 操作之前，我们需要先明确一下整个实施流程
val df1 = hiveContext.sql( s""" |sele
原创
2022-07-19 19:38:42
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# 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
五、条件列表值如果连续使用between替代in 六、无重复记录的结果集使用union all合并MySQL数据库中使用union或union all运算符将一个或多个列数相同的查询结果集上下合并成为一个查询结果集。其中union会合并各个结果集中相同的记录行，重复记录只显示一次外加自动排序，而union all运算符不去重不排序。因此，对于
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2024-04-20 21:55:39
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索引优化分析性能下降，SQL慢、执行时间长、等待时间长数据过多——分库分表关联太多的表，太多join——SQL优化没有充分利用到索引 ——索引建立服务器调优及各个参数设置——调整my.cnf其中优化手段“建立索引”最快捷也最常用。预热—常见通用的join查询其中：union关键字在使用时，两个结果的字段相等、字段数相等、字段顺序一致。union all和union的区别在于去重，union会去重。
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2023-12-09 16:40:19
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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 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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上一篇文章 Spark-SQL解析原来如此简单 讲到了Spark-SQL通过Antlr4生成未解析的LogicalPlan。此时的LogicalPlan是Unresolve的，需要通过Catalog来绑定UnresolvedRelation 和UnresolvedAttribute，生成解析后的LogicalPlan。在Spark-SQL中，Catalog主要用于各
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2024-02-27 20:15:25
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