本次分享主要分为以下四个方面：项目介绍技术分析如何使用性能分析一、项目介绍项目背景阿里云EMR是一个开源大数据解决方案，目前EMR上面已经集成了很多开源组件，并且组件数量也在不断的增加中。EMR下层可以访问各种各样的存储，比如对象存储OSS、集群内部自建的HDFS以及流式数据等。用户可以利用EMR处理海量数据和进行快速分析，也能够支持用户在上面做机器学习以及数据清洗等工作。EMR希望能够支撑非常大
自查询 自己的表和自己的表相连 核心：一张表拆为两张一样的表（只是辅助理解） 例如： 原表： categoryidpidcategoryname 3 1 软件开发 5 1 美术设计 4 3 数据库 8 2 办公信息 2 1 信息技术 6 3 web开发 7 5 ps技术 可拆为子表和父表： 父类： ...
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2021-09-21 10:34:00
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## 优化Spark查询性能：解决慢频繁GC问题
Apache Spark 是一个快速、通用的集群计算系统，它提供了高级API，可以简化大规模数据处理的复杂性。然而，有时在使用Spark进行查询时，会遇到查询慢的问题，其中一个可能的原因是频繁的GC（垃圾回收）操作。GC的频繁发生会导致应用程序的性能下降，因此需要针对这个问题进行优化。
### 什么是频繁GC？
GC（垃圾回收）是一种自动内存
原创
2024-03-20 06:16:36
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二/子查询 #子查询 SELECT * FROM (SELECT * FROM department)t1; #查询员工表比张三工资高的员工 SELECT * FROM staff where salary>(SELECT DISTINCT salary FROM staff where name=
原创
2022-07-19 11:40:20
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当前版本:saprk2.4 cdh 数据演示为10亿,41列sparksql提供了类sql的标准,支持数学函数,聚合函数,时间函数,字符串函数,支持已经很完善了参考:https://spark.apache.org/docs/2.4.0/api/sql/index.htmlOne use of Spark SQL is to execute SQL queries. Spark SQL can a
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2023-10-20 15:19:13
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# 优化 Spark Thriftserver 查询速度的指南
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能够带你走进 Spark Thriftserver 的世界，帮助你解决查询速度慢的问题。通过本文，我们将分步深入这一问题，让你掌握如何逐步提高 Spark Thriftserver 的查询效率。
## 整个优化过程的流程
我们将整个优化过程分为以下几个步骤。请参考下表：
| 步骤 | 描述
# MySQL WHERE条件来自查询
在MySQL中，我们经常需要根据特定的条件来查询数据。这就需要使用到WHERE条件来筛选出符合条件的数据。WHERE条件可以根据各种条件来进行过滤，包括比较运算符、逻辑运算符和LIKE运算符等。本文将深入探讨MySQL中WHERE条件的使用方法，并给出相应的代码示例。
## WHERE条件的使用
使用WHERE条件可以根据特定的条件来过滤查询结果。WH
原创
2023-12-26 03:43:21
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读取 group_id为4的所有下级SELECT ID.level, DATA.* FROM(
SELECT
@ids as _ids,
( SELECT @ids := GROUP_CONCAT(group_id)
FROM rbac_group
WHERE FIND_IN_SET(parent_group_id, @ids)
) as cids,
@l := @l+1
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2023-06-12 20:05:09
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通用查询是V5报表中的查询工具，与报表结合使用，可对报表起到数据查询过滤的作用，从而得到用户所关心的有效数据。通用查询复杂报表设计x界面示例通用查询工具目前向用户提供四种使用方式，下面详细介绍：方式一：在V5自定义报表模式中使用。V5报表中每种自定义报表模式(自由报表、复杂报表、分组报表、交叉报表、组合报表)的设计界面中都有【通用查询】的入口，从报表设计页面的【通用查询】按钮即可进入通用查询的条件
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2023-08-17 13:44:48
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MySQL 查询语句通用写法1 SELECT
2 DISTINCT <select_list>
3 FROM <left_table>
4 <join_type> JOIN <right_table>
5 ON <join_condition>
6 WHERE <where_condition>
7 GROUP
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2024-08-02 16:00:32
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启动Hadoop，使用hiveserver2启动Hive的JDBC服务并使用IDE连接到Hive，创建表成功，但是INSERT插入数据时经过长时间加载后无法得到预期结果，插入不成功。IDE最终也会提示错误，但仅仅是一个网络异常。Linux控制台显示警告：WARNING：Hive-on-MR is deprecated in Hive 2 and may not be available in th
# MySQL 更新来自查询数据的实现步骤
## 1. 理解需求
在开始之前，我们需要明确需求，即我们希望通过查询数据库中的数据来更新数据库中的数据。这可以通过使用MySQL的UPDATE语句和SELECT语句来实现。
## 2. 准备工作
在实现这个功能之前，我们需要确保以下几点：
- 已经安装了MySQL数据库
- 已经创建了相应的数据库和表
- 已经连接到数据库
## 3. 创建数据库
原创
2023-11-12 05:40:17
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# MySQL 更新语句来自查询
在数据库操作中，更新操作是非常常见的一种操作。通常我们会使用UPDATE语句来更新数据库中的数据。但有时候，我们需要根据查询的结果来更新数据，这就需要用到UPDATE语句来自查询的功能。MySQL提供了很方便的语法来实现这一功能。
## UPDATE语句概述
UPDATE语句用于修改表中的数据。其基本语法如下：
```sql
UPDATE table_na
原创
2024-05-29 05:53:47
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目录MySQL -- 最流行的查询需求分析（内连接、inner join 三表联结，group by、case when ，子查询）持续更新中~数据准备：创建表sql添加表数据sql需求：1、查询 “01” 语文成绩比 “02” 数学成绩高的学生的信息及课程分数1-1：自连接（隐式内连接）1-2：GROUP BY、CASE WHEN 使长型数据变宽型数据1-3：三表联结（inner join）1
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2024-11-01 20:36:32
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0、背景上周四接到反馈，集群部分 spark 任务执行很慢，且经常出错，参数改来改去怎么都无法优化其性能和解决频繁随机报错的问题。看了下任务的历史运行情况，平均时间 3h 左右，而且极其不稳定，偶尔还会报错：1、优化思路任务的运行时间跟什么有关？（1）数据源大小差异在有限的计算下，job的运行时长和数据量大小正相关，在本例中，数据量大小基本稳定，可以排除是日志量级波动导致的问题：（2）代码本身逻辑
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2023-10-01 17:19:19
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## Spark + Hudi 慢
近年来，随着大数据技术的快速发展，越来越多的企业开始使用Apache Hudi（Hadoop Upserts Deletes and Incrementals）来处理大规模数据集的增量处理和数据变更跟踪。Hudi是建立在Apache Spark之上的一个分布式数据存储和处理引擎，它提供了强大的数据版本控制和快速查询功能。然而，一些用户在使用Spark + Hu
原创
2023-09-02 14:37:06
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Spark性能优化指南——基础篇 前言在大数据计算领域，Spark已经成为了越来越流行、越来越受欢迎的计算平台之一。Spark的功能涵盖了大数据领域的离线批处理、SQL类处理、流式/实时计算、机器学习、图计算等各种不同类型的计算操作，应用范围与前景非常广泛。在美团•大众点评，已经有很多同学在各种项目中尝试使用Spark。大多数同学（包括笔者在内），最初开始尝试使用Spark的原因很简单，主要就是为
MySQL慢查询（一） - 开启慢查询
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2017-10-18 16:20:00
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一、简介开启慢查询日志，可以让MySQL记录下查询超过指定时间的语句，通过定位分析性能的瓶颈，才能更好的优化数据库系统的性能。二、参数说明slow_query_log 慢查询开启状态slow_query_log_file 慢查询日志存放的位置（这个目录需要MySQL的运行帐号的可写权限，一般设置为MySQL的数据存放目录）long_query_time 查询超过多少秒才记录三、设置步骤1.查看慢查
原创
2018-01-16 17:48:22
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一、简介开启慢查询日志，可以让MySQL记录下查询超过指定时间的语句，通过定位分析性能的瓶颈，才能更好的优化数据库系统的性能。二、参数说明slow_query_log慢查询开启状态slow_query_log_file慢查询日志存放的位置（这个目录需要MySQL的运行帐号的可写权限，一般设置为MySQL的数据存放目录）long_query_time查询超过多少秒才记录三、设置步骤1.查看慢查询相关
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2020-03-25 10:10:34
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