Spark SQL

最新推荐文章于 2025-12-15 07:47:33 发布
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博客主要围绕数据类型展开，虽未详细阐述内容，但明确了核心主题为数据类型，与信息技术领域的数据处理等方面相关。

数据类型

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Spark SQL 概述
weixin_74292291的博客
07-11 1920
架构、特点、运行原理、API 相关概述、依赖、数据集、基本用法
spark sql详解
jkzyx123的博客
09-07 1896
Spark SQL 是一个功能强大的模块，旨在简化大规模数据处理，支持 SQL 查询和程序化的 DataFrame/Dataset 操作。它利用 Catalyst 优化器和 Tungsten 执行引擎来实现高效的查询性能，并且能够与广泛的数据源和大数据工具进行集成，适用于批处理、实时处理、数据仓库分析等多种应用场景。
Spark SQL概述
qq_45973211的博客
08-28 1891
Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块
Spark SQL 介绍
m0_72168501的博客
02-08 2270
对于 SparkSQL 的简单介绍
Spark SQL简介
热门推荐
m0_46917254的博客
04-04 2万+
Spark SQL简介 一、从Shark说起 1、在这之前我们要先理解Hive的工作原理： Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，提供了类似于关系数据库SQL的查询语言——HiveSQL，用户可以通过HiveSQL语句快速实现简单的MapReduce统计，Hive自身可以自动将HiveSQL语句快速转换成MapReduce任务进行运行。 2、Shark提供了类似于Hive的功能，与Hive不同的是，Shark把SQL语句转换成Spark作业，而不是MapReduce作业。 可以近似地认为：Shar
Spark SQL中的正则表达式应用
一个8年大数据开发工程师的碎碎念
07-09 6287
正则表达式在Spark SQL中是一个强大而versatile的工具,它不仅能够处理文本数据,还能在ETL流程、数据验证、特征工程等多个方面发挥重要作用。然而,使用正则表达式需要在表达能力和性能之间找到平衡。 通过深入理解正则表达式的工作原理,结合Spark SQL的特性,并注意安全性考虑,我们可以更好地利用这一工具来解决复杂的数据处理问题。 掌握和灵活运用正则表达式是数据工程师和数据科学家的重要技能。
Spark SQL编程初级实践
qq_62974479的博客
04-12 2476
假设当前目录为/usr/local/spark/mycode/rddtodf，在当前目录下新建一个目录mkdir -p src/main/python，然后在目录/usr/local/spark/mycode/rddtodf/src/main/python下新建一个rddtodf.py，复制下面代码；（下列两种方式任选其一）首先在目录/usr/local/spark/mycode/sparksql下，用命令“gedit employee.json”创建文件，并把数据复制进去。
Spark Sql编程
Li_Jian_Hui_的博客
01-03 7025
第1章 Spark SQL概述 1.1 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2个编程抽象：DataFrame和DataSet，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MapReduc的程序的复杂性，由于MapReduce这种计算模型执行效...
Spark SQL基本使用以及整合Hive
m0_69822077的博客
06-17 1456
​ Spark SQL是一个用于结构化数据处理的Spark组件。所谓结构化数据，是指具有Schema信息的数据，例如JSON、Parquet、Avro、CSV格式的数据。与基础的Spark RDD API不同，Spark SQL提供了对结构化数据的查询和计算接口。将SQL查询与Spark应用程序无缝组合​ Spark SQL允许使用SQL或熟悉的API在Spark程序中查询结构化数据。
Spark Sql中时间字段少8个小时问题解决
02-28
### Spark SQL 中时间字段少8个小时问题解决 #### 问题背景 在进行数据处理时，尤其是在涉及时间戳字段转换的过程中，经常会遇到时区问题。本文将详细探讨在使用Spark SQL处理Hive表中的时间戳字段时，遇到的时间...
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Atlas Spark SQL血缘分析，Hive Hook
05-25
4. **执行Spark SQL操作**：当Spark SQL通过Hive接口执行DML（Data Manipulation Language）或DDL（Data Definition Language）操作时，Hive Hook会捕获这些操作的元数据变更。 5. **血缘信息收集和存储**：捕获的...
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基于antlr4 解析器，支持spark sql, tidb sql, flink sql, Sparkflink运行命令解析器
03-14
在本项目中，ANTLR4被用来创建一个解析器，这个解析器支持多种SQL方言，包括Spark SQL、TiDB SQL以及Flink SQL，同时还支持Spark和Flink的运行命令解析。 Spark SQL是Apache Spark的一个组件，主要负责处理结构化的...
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实训指导书_使用Spark SQL进行法律服务网站数据分析.zip
09-14
《Spark SQL在法律服务网站数据分析中的应用》 Spark SQL是Apache Spark的重要组件，它将SQL查询语言与大数据处理相结合，使得非程序员也能轻松地对大规模数据进行分析。本实训指导书将带你深入理解如何利用Spark ...
Spark的容错机制
最新发布
2301_80954266的博客
12-15 214
每个RDD在构建数据时，会根据自己来源一步步倒 导 到数据来源，然后再一步步开始构建RDD数据。问题：如果一个RDD被触发多次，这个RDD就会按照依赖关系被构建多次，性能相对较差，怎么解决？
活动报名 | Apache Spark Meetup · 上海站，助力企业构建高效数据平台
科技很有意思
12-12 394
2025年12月20日，上海 · 阿里巴巴徐汇滨江园区，Apache Spark Meetup 助力企业构建高效数据平台，欢迎报名！
spark的Kryo 序列化介绍
2301_80954266的博客
12-14 895
在 Apache Spark 分布式计算框架中，数据传输（例如 shuffle 阶段）和持久化（如将 RDD 缓存到内存或磁盘）都需要对数据进行序列化（将对象转换为字节流）和反序列化（将字节流转换回对象）。序列化/反序列化的效率对 Spark 作业的整体性能有显著影响。Spark 默认使用 Java 的原生序列化机制 (然而，这种机制通常会产生较大的序列化字节流，且序列化和反序列化的速度相对较慢。Kryo是一个快速、高效的 Java 对象序列化框架。
Spark 运行架构及相关概念
好记性不如烂笔头
12-11 839
Spark 框架的核心是一个计算引擎，整体来说，它采用了标准的 master-slave 结构。上图中的 Driver 表示 master ，负责管理整个集群中的作业任务调度；Executor 则是 slave，负责实际执行任务；
点燃变革：领码SPARK融合平台如何重塑OA，开启企业智慧协同新纪元？
领码SPARK - 以无代码之星火，燎原数字之未来！
12-15 1073
本文探讨了领码SPARK融合平台如何重构企业传统OA系统，推动数字化转型。SPARK平台通过"连、建、智"三大核心能力：iPaaS实现系统互联，打破信息孤岛；aPaaS支持敏捷应用开发；AI技术赋能智能决策。该平台颠覆了传统OA"流程管人"的模式，提出"用思路管流程"的新范式，通过统一项目视图、跨系统流程编排和智能预警机制，解决多部门协同难题，实现"一件事一次办"。SPARK平台为企业提供了兼具前瞻性与可操作性的数字化转型方案，
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