记一次spark 写入pgsql异常及解决

Spark读写postgresql 记录spark读写postgresql的操作 读写mysql同理,个别地方可能需要修改 1 连接数据库的两种方式 其中一为spark的读取方式,二为通过结合java读取 读方法一 val jdbcDF = spark.read .format("jdbc") .option("url", "jdbc:postgresql://127.0.0.1:5432/geodb") .option... 阅读详情

Spark 处理完后的DataFrame写入pgsql时报错:
在这里插入图片描述通过查看分区数,发现分区在100~500之间,因此写入时repation至10个分区,后来报错如下:
在这里插入图片描述最终调小 --num-executors 6解决。
在这里插入图片描述

多维聚合SQL四层模型:解决GROUP BY与窗口函数冲突 多维聚合是现代数据分析的核心能力,指在多个业务维度(如地区、产品、时间)上对指标进行分组统计与衍生计算。其技术本质是协调数据分组、排序、窗口计算与后处理的连续流,而非孤立步骤。关键挑战在于传统GROUP BY无法保留明细信息,导致LAG/LEAD等窗口函数失效,根源是执行计划中HashAggregate与WindowAgg节点的数据流断裂。通过维度锚定、聚合保真、窗口对齐、后聚合计算四层模型,可原生支持TOP-N、跨维对比、动态切片等高阶场景。本文基于PostgreSQL 15实证,融合ARRAY_AGG和 阅读详情

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