# Spark读取SQL Server
## 一、背景介绍
Apache Spark 是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎，它提供了丰富的API，可以轻松处理大规模数据集。而 SQL Server 是微软推出的一款关系型数据库管理系统，广泛应用于企业级应用中。在实际开发中，经常会遇到需要将 SQL Server 中的数据导入到 Spark 中进行处理的情况。本文将介绍如何使用 Spark
原创
2024-06-21 03:37:23
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# Spark 读写 SQL Server 的方法和示例
## 引言
在现代大数据处理的环境中，Spark 是一种强大的分布式计算框架，经常被用于数据分析和处理。通过与数据库的结合，Spark 能够高效读取和写入大量数据。其中，Microsoft SQL Server 是一款流行的关系型数据库，很多公司掌握了这项技术。如何使用 Spark 读取和写入 SQL Server 数据呢？本文将详细介
with as 的优点如果WITH AS短语所定义的表名被调用两次以上，则优化器会自动将WITH AS短语所获取的数据放入一个TEMP表里，如果只是被调用一次，则不会。而提示materialize则是强制将WITH AS短语里的数据放入一个全局临时表里。很多查询通过这种方法都可以提高速度。例子with cr as ( select CountryRegionCode from...
原创
2022-03-24 14:27:28
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with as 的优点如果WITH AS短语所定义的表名被调用两次以上，则优化器会自动将WITH AS短语所获取的数据放入一个TEMP表里，如果只是被调用一次，则不会。而提示materialize则是强制将WITH AS短语里的数据放入一个全局临时表里。很多查询通过这种方法都可以提高速度。例子with cr as ( select CountryRegionCode from...
原创
2021-07-07 14:54:35
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**mysql与sql server的区别** 1.mysql支持enum（枚举）,和set类型(集合)，sql server不支持 2.mysql不支持nchar（固定长度）,nvarchar（可伸缩）,ntext（可变长度）类型 3，mysql的递增语句是AUTO_INCREMENT，而sql server是identity(1,1) 4，sql server默认到处表创建语句的默认值表示是(
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2024-04-07 06:24:41
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实践背景：将一段存在五重子查询嵌套与数据转换计算的Oracle SP(Sql Procedure)用Spark SQL实现。并且采用Java进行开发（不能用最爱的Scala了。。。） 这段SQL的核心逻辑接近千行代码，背后涉及到的关联表接近10个。没有文档，没有表ER图可供参考。我更愿将其定义为传统计算模型在大数据背景下的技术转型，或说是升级。 在此将采用Spark SQL的sql开发模式，一般在
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2024-07-01 17:56:22
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1.spark SQL是什么？spark SQL类似 hive 的功能。hive 是把SQL转译成 查询hadoop的语法，而spark SQL是把 SQL转译成 查询spark的语法。并且，spark SQL的前身 shark（也叫hive on spark） 就是借鉴的hive的 前几个步骤，即除了最后的转译成 查询spark的代码，之前都借鉴了。2.为什么用spark SQL？2
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2023-08-03 15:22:25
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Sqlserver中的convert
select convert(varchar(30),getdate(),5)--这里的5是输出格式
select datediff(day,getdate(),dateadd(day,30,getdate()))
/*datediff(interval,date1,date2)这里的interval分为个值:year,quarter(季),month
原创
2010-11-07 12:25:15
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在向指定日期加上一段时间的基础上，返回新的 datetime 值。
语法
DATEADD ( datepart , number, date )
参数
datepart
是规定应向日期的哪一部分返回新值的参数。下表列出了 Microsoft® SQL Server™ 识别的日期部分和缩写。
日期部分
缩写
Year
yy, yyyy
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2008-03-18 11:27:00
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使用指定的替换值替换 NULL。
Transact-SQL 语法约定
语法 ISNULL ( check_expression , replacement_value )
备注如果 check_expression 不为 NULL，则返回它的值；否则，在将 replacement_value 隐式转换为 check_expression 的类型（如果这两个类型不同）后，则返回前者。
参数che
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2007-07-26 11:56:00
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java面试题网站：www.javaoffers.comaggregate是一个 柯里化函数，首先我们知道一个rdd有可能为多个partition。a: 相对于fun1 作用于每个partition中的元素的第一个元素，即为每个partition增加一个首元素a, 相对于fun2 作用于 和 a fun1 ： 作用于Rdd中的每个partition，并且遍
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2024-02-20 23:30:25
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Spark 的数据读取及数据保存可以从两个维度来作区分：文件格式以及文件系统。 文件格式分为：Text 文件、Json 文件、Csv 文件、Sequence 文件以及 Object 文件； 文件系统分为：本地文件系统、HDFS、HBASE 以及数据库。Spark 对很多种文件格式的读取和保存方式都很简单。从诸如文本文件的非结构化的文件，到诸如 JSON 格式的半结构化的文件，再到诸如 Sequen
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2023-10-23 09:42:13
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Spark的Shuffle过程介绍 Shuffle Writer Spark丰富了任务类型，有些任务之间数据流转不需要通过Shuffle，但是有些任务之间还是需要通过Shuffle来传递数据，比如wide dependency的group by key。 Spark中需要Shuffle输出的Map任务会为每个Reduce创建对应的bucket，Map产生的结果会根据设置的partitione
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2023-08-07 23:16:38
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shuffle原理：Shuffle是MapReduce框架中的一个特定的phase，介于Map phase和Reduce phase之间，当Map的输出结果要被Reduce使用时，输出结果需要按key哈希，并且分发到每一个Reducer上去，这个过程就是shuffle。shuflle描述着数据从map task到reduce task输入的这段过程，如果在分布式的情况下，reduce task需要
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2023-08-06 23:13:50
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SparkCore架构设计图 名词解释 1.RDD(Resilient Distributed DataSet) 弹性分布式数据集,是对数据集在spark储存和计算过程中的一种抽象 是一组只读可分区的分布式数据集合 一个RDD包含多个分区Partition(类似mapreduce中的inputSplit,文件大小超过128mb时,默认切分),分区是按照一定规则,将具有相同规则的属性数据放在一起 横
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2023-10-16 17:59:46
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hadoop中的shuffle存在map任务和reduce任务之间，而spark中的shuffle过程存在stage之间。shuffle操作分为两种，分别是写操作和读操作。shuffle的写操作包括两种，分别是基于哈希的shuffle操作和基于排序的shuffle写操作。在spark1.2版本之前，采用基于哈希的shuffle操作，1.2版本之后采用基于排序的shuffle写操作。 基于哈希的sh
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2023-08-10 11:27:24
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一、Shuffle的作用是什么？Shuffle的中文解释为“洗牌操作”，可以理解成将集群中所有节点上的数据进行重新整合分类的过程。其思想来源于hadoop的mapReduce,Shuffle是连接map阶段和reduce阶段的桥梁。由于分布式计算中，每个阶段的各个计算节点只处理任务的一部分数据，若下一个阶段需要依赖前面阶段的所有计算结果时，则需要对前面阶段的所有计算结果进行重新整合和分类，这就需要
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2023-06-19 14:49:53
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split方法在大数据开发中的多用于日志解析及字段key值分割，最近需求中碰到一个问题在无论怎么分割都会出现数组下标越界问题，由于前台在sdk中多加了几个字段（测试数据很少，大多为空） ，需要我们进行字段补全插入到mysql中，但项目过于老，2016年项目使用的是spark1.5.2不说，使用java写的业务很简单就是进行字段拼接为key进行pv uv IP求和 ，但在添加key时，代码报错了 在
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2023-12-06 21:14:49
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一、Spark Shuffle 概述 大多数Spark作业的性能主要就是消耗在了shuffle环节，因为该环节包含了大量的磁盘IO、序列化、网 络数据传输等操作。因此，如果要让作业的性能更上一层楼，就有必要对shuffle过程进行调优。但是也 必须提醒大家的是，影响一个Spark作业性能的因素，主要还是代码开发、资源参数
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2023-11-10 02:53:34
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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。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，然而一次s
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2023-08-10 12:34:12
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