存储过程中用like接变量

mysql v 5.0.22

 

CREATE  PROCEDURE `p1`(in param integer)
begin

	declare var1 varchar(20);

	if param = 1 then

		set @var1 = 'qq520';

	else

		set @var1 = 'wunder';

	end if;

	set @sqlstr ='select * from _userinfo where uname like ?';

	prepare stmt from @sqlstr;

	EXECUTE stmt USING @var1;

end;

 接收参数,如果是int类型的1,则like qq520 反之like wunder

<think>嗯,用户想了解Spark中JSC和Lambda的内存使用情况,以及如何处理不精确匹配和大小写敏感的筛选。首先,我需要确认JSC指的是什么。在Spark中,JSC可能是指JavaSparkContext,对吧?对,JavaSparkContext是Java API中用来创建RDD和连的入口。然后Lambda可能是指Java 8的Lambda表达式,在Spark操作中使用,比如map、filter这些转换操作。 关于内存使用,用户可能关心的是在使用Lambda表达式时,Spark如何管理内存,是否存在内存泄漏或者优化的问题。比如,Lambda表达式可能会捕获外部变量,导致意外的对象保留,从而增加内存消耗。需要解释闭包序列化和内存管理的注意事项。 下来是不精确匹配和大小写敏感的筛选。用户可能在处理数据时需要模糊匹配,比如忽略大小写的字符串比较。这时候可能需要使用Spark的内置函数,比如lower()将列转换为小写,或者使用正则表达式进行匹配。另外,用户可能希望了解如何避免精确匹配,比如使用contains()或者like操作符,以及如何处理这些操作的大小写敏感问题。 还要考虑用户提到的引用内容。引用[1]提到Spark自动存储shuffle的中间数据,这可能与内存管理有关,但用户的问题更关注JSC和Lambda的内存使用。引用[2]提到Spark-shell的使用和SparkContext,可能和JSC有关联。引用[3]是关于推荐算法的,可能不太相关,但需要注意是否有其他潜在的联系。 下来需要组织回答结构,先解释JSC和Lambda的内存使用,然后讨论如何避免精确匹配和处理大小写敏感。需要确保使用正确的LaTeX格式,比如行内公式用$...$,独立公式用$$...$$,但在这个问题中可能用不上太多数学公式,除非涉及到内存计算的公式。不过用户的问题可能不需要数学公式,所以可能主要关注代码示例和配置参数。 在内存管理方面,需要提到JavaSparkContext的内存配置参数,比如executor内存、driver内存,以及如何监控内存使用。对于Lambda,要提醒避免在闭包中引用大对象,使用广播变量等优化手段。 对于不精确匹配,可能需要展示使用Spark SQL函数的例子,比如使用expr或Column的API方法,如like、rlike,或者使用UDF来处理更复杂的逻辑。同时,处理大小写敏感时,可以展示如何将字符串统一转换为小写或大写再进行匹配。 最后,生成相关问题,比如如何优化Spark内存配置,如何处理中文模糊匹配,或者如何监控Spark应用的内存使用情况。这些问题需要与用户的问题相关,但扩展一些相关的知识点。</think>### Spark中JSC与Lambda内存管理及筛选优化 #### 一、JSC(JavaSparkContext)内存使用 1. **JSC的作用与配置** JavaSparkContext是Spark Java API的核心入口,负责与集群通信、资源分配和任务调度。内存配置主要通过以下参数调整: - `spark.executor.memory`:控制单个Executor的堆内存(默认1G) - `spark.driver.memory`:Driver进程的内存(默认1G) 示例配置: ```bash spark-submit --executor-memory 4g --driver-memory 2g ... ``` 2. **Lambda表达式内存陷阱** 在RDD操作中使用Lambda时需注意闭包序列化问题。例如: ```java JavaRDD<String> filtered = rdd.filter(s -> s.contains("keyword")); // 可能因闭包引用大对象导致内存泄漏 ``` **优化方法**: - 避免在Lambda中捕获大型对象 - 使用广播变量传递共享数据: ```java Broadcast<List<String>> keywords = jsc.broadcast(keywordList); JavaRDD<String> filtered = rdd.filter(s -> keywords.value().contains(s)); ``` #### 二、大小写敏感与不精确匹配筛选 1. **大小写不敏感的筛选** 使用Spark SQL内置函数统一格式: ```scala import org.apache.spark.sql.functions._ val df = spark.read.parquet("data.parquet") val result = df.filter(lower(col("text_column")).contains("keyword")) ``` 2. **模糊匹配方法** - **正则表达式**: ```scala df.filter(col("text_column").rlike("(?i)keyword")) // (?i)表示忽略大小写 ``` - **LIKE运算符**: ```sql SELECT * FROM table WHERE LOWER(text_column) LIKE '%keyword%' ``` - **自定义UDF**(适用于复杂逻辑): ```scala val fuzzyMatch = udf((s: String) => s.toLowerCase.contains("keyword")) df.filter(fuzzyMatch(col("text_column"))) ``` #### 三、内存优化建议 | 场景 | 配置项 | 说明 | |------|--------|------| | 数据倾斜 | `spark.sql.shuffle.partitions` | 增加分区数(如200-400)[^1] | | 缓存复用 | `persist(StorageLevel.MEMORY_AND_DISK)` | 平衡内存与磁盘存储 | | OOM问题 | `spark.memory.fraction` | 调整内存分配比例(默认0.6) |
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