通过大量调研,普遍的方案,都是open Distro,但是版本停留在了7.10版本。最近在做一件事情,需要能够降低es的学习使用成本,给            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            在大数据处理领域,Apache Spark 作为高效的分布式计算框架,其 SQL 接口的使用日益普遍,尤其是对于大规模数据集的分析。作为其一部分的 Spark SQL DSL (Domain Specific Language),允许开发者使用结构化的查询语言进行数据操作,简化了数据处理流程。本文将详细探讨 Spark SQL DSL 的使用与实现方式,并通过各种图表及代码示例进行分析。
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            MDSF:DSL(Domain Specific Language)介绍   前面介绍过模型驱动开发(MDD            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            文章目录spark SQL语法 与 DSL语法spark sql 与hive集成SQL 与 DSL的转换SQL语法DataFrame创建DataFrameDSL语法DSL语法与sql差异RDD与DataFrame互相转换Dataset创建DatasetDataset与其他类型之间的转换三者的共性 spark SQL语法 与 DSL语法无论是hadoop、spark、flink其都具备一些共性的功            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            概述;调研;实现:多条select语句取最后一条;取查询字段;            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # Spark DSL与SQL的区别
在大数据处理领域,Apache Spark 是一个非常强大的工具。它提供了多种数据处理方式,其中包括 DSL (Domain Specific Language) 和 SQL 这两种方式。在本文中,我们将探讨 Spark DSL 与 SQL 之间的区别,提供一些代码示例,并使用者额外的可视化工具来帮助理解。
## 什么是 Spark DSL?
Spark            
                
         
            
            
            
            0 简介Spark SQL 的前身是 shark,Shark 是基于 Spark 计算框架之上且兼容 Hive 语法的 SQL 执行引擎,由于底层的计算采用了 Spark,性能比 MapReduce 的 Hive 普遍快 2 倍以上,当数据全部 load 在内存的话,将快 10 倍以上,因此 Shark 可以作为交互式查询应用服务来使用。除了基于 Spark 的特性外,Shark 是完全兼容 Hi            
                
         
            
            
            
            前言受spark sql在喜马拉雅的使用之xql  这篇文章影响,我发现类似下面这            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            本文先讲清楚 NL2SQL 与 NL2DSL 的本质差异,再用一个从中文到 DSL、            
                
         
            
            
            
            一步步拆解如何将复杂sql转换为Elasticsearch中的DSL。文章涉及很长篇幅的DSL,所以不重复贴在这里。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            源自死磕ElasticsearchQQ群(626036393)中的一个问题:  问题如下:where (position=ES or work=ES or content=ES) and academic=本科 and (city=北京 or怎么构建ES的查询条件?我的问题拆解与实现如下:1、sql语句转成DSL有哪些方法?方案一:借助工具 NLP团体开发的Elasticsearch-sql;            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            0x01 Join背景介绍1.1 传统SQL与joinJoin是数据库查询永远绕不开的话题,传统查询SQL技术总体可以分为简单操作(过滤操作-where、排序操作-limit等),聚合操作-groupBy等以及Join操作等。其中Join操作是其中最复杂、代价最大的操作类型,也是OLAP场景中使用相对较多的操作。因此很有必要聊聊这个话题。1.2 数仓中的join另外,从业务层面来讲,用户在数仓建设            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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               这篇博文本来是想放在全系列的大概第五、六篇的时候再讲的,毕竟查询是在索引创建、索引文档数据生成和一些基本概念介绍完之后才需要的。当前面的一些知识概念全都讲解完之后再讲解查询是最好的,但是最近公司项目忙经常加班,毕竟年底了。但是不写的话我怕会越拖越久,最后会不了了之了,所以刚好上海周末下雪,天冷无法出门,就坐在电脑前敲下了这篇博文。因为公司的查询这块是我负责的所以我研究了比较多点,写起来也顺手            
                
         
            
            
            
            前言话说企业应用,一般离不开数据库。要做数据库,可以有N种方案,比如:直接采用JDBC层自己封装下使用的,采用一些框架的,如:iBatis,Hiberate,Spring JDBC Template等等(这个太多了,因此不一一列举)的,这些方案也都在各自的领域展示了自己的特点,解决了相当部分的技术问题,并取得了相当好的应用效果。  但是不管是哪种方案,其优点和缺点往往也是连在一起的,究其原因是因为            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-04-26 15:49:37
                            
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            第1章 Spark SQL概述什么是Spark SQL       Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块,它提供了一个编程抽象叫做DataFrame并且作为分布式SQL查询引擎的作用。我们已经学习了Hive,它是将Hive SQL转换成MapReduce然后提交到集群上执行,大大简化了编写MapReduce的程序的复杂性,由于MapReduce这种计算模型执行效率比较慢。所有            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-10-13 17:20:41
                            
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            核心观点:在当前技术阶段,NL2DSL2SQL(自然语言 → 领域特定语言 → SQL)不仅是实现企业级 ChatBI(对话式商业智能)的“正确”技术路线,更是确保其准确性、安全性和可维护性的“务实”路线。它通过引入一个结构化的中间层(DSL),有效解决了直接将自然语言翻译为 SQL 的诸多弊端。尽管该技术已从学术探索走向商业化落地,但要实现对复杂查询的完美自动化,仍面临挑战并需要持续的工程投入。            
                
         
            
            
            
            一、SparkSQL概述1、概念   官网:http://spark.apache.org/sql/       Spark SQL是Spark用来处理结构化数据(结构化数据可以来自外部结构化数据源也可以通过RDD获取)的一个模块        外部的结构化数据源包括 Json,parquet(默认            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-07-18 16:55:36
                            
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            233酱工作中使用了一点ELK,偶尔使用Kibana拼接ES DSL简直要命。如果你和我一样「熟悉SQL,但不咋会写DSL」 or 「想要用SQL简化查询」,本文会介绍一下官方对ES SQL的支持,希望对你有所帮助~ES7.x版本的x-pack自带ElasticSearch SQL,我们可以直接通过SQL REST API、SQL CLI等方式使用SQL查询。SQL REST API在Kibana            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2021-01-27 11:19:54
                            
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            ## Spark DSL和SQL的区别
Apache Spark是一个快速、通用的大数据处理引擎,它提供了多种编程接口,包括Spark DSL(Domain Specific Language)和SQL。Spark DSL是一种使用Scala、Java和Python编写的编程API,而Spark SQL是一种执行SQL查询的接口。本文将介绍Spark DSL和SQL之间的区别,包括语法、灵活性以            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            作者:代晓磊  TiDB SQL自动重试调研本文将通过一个讲述小案例来展开不同事务模型下的SQL重试策略,且听我娓娓道来:某日上班时间,研发同学跑过来对DBA吐槽:我看我们的日志,发现一条很简单的insert SQL在TiDB里面执行时间都10s+,慢的时候都1分钟,而且出现的频率比较高,帮我们查查什么问题?OK,Let’s GO!  开始排查和分析:通过查看grafana的Overview相关            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2022-08-15 10:19:37
                            
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