优化-BINARY问题:

BINARY问题:

今天线上遇到了一个很奇怪的问题,由一条慢sql造成的cpu达到100%,这里来做个记录。

这是一张模仿该问题的测试表,表结构如下(重点注意排序规则是不区分大小写的):

这时候我们想做个区分大小写的查询,常规的做法是使用binary:

select * from binary_test where binary new_name="114abc";

执行计划如下:

这样其实是没有用到索引的,扫描行数为999行,全表扫描,可能会有人说type类型是index,应该是走索引的啊,这是因为我们这张表一共两个字段,一个主键,一个索引字段

,所以查询的是覆盖索引。接下来我们把表加两个字段,再做下执行计划分析。

现在的表结构:

 再看现在的执行计划:

接下来我们换种写法:

select * from binary_test where new_name=binary "114abc";

执行计划如下:

可以看到已经用到了索引,问题解决。

再说明一下,这里看到的rows是2,因为我的表里有两条数据114abc,114ABC,可以看出的是这个索引查询是搜索到了这两条数据,最后再用binary对这两条数据做判断。

<think>嗯,用户现在遇到了安装PySpark 3.5.1的问题,主要是两个错误:一个是关于平台和ABI选项的限制,另一个是找不到指定版本。我需要根据提供的引用和之前的回答来帮他解决这个问题。 首先,看错误信息“Can not use any platform or abi specific options”,用户之前可能尝试使用了一些平台和ABI的参数,比如--platform和--abi,但这些参数需要配合--target或--dry-run使用,否则会报错。根据引用[1]中提到的PyTorch安装逻辑,可能用户不需要强制指定这些参数,因为官方wheel可能已经支持了。所以应该建议用户去掉这些参数。 然后,关于“No matching distribution found”错误,可能是用户指定的版本在镜像源中不存在,或者参数冲突导致pip无法正确查找。引用[3]提到使用清华镜像源,可以建议用户换用阿里云或者清华的镜像,确保源中有PySpark 3.5.1的版本。 用户之前尝试的安装命令中包含--platform win_amd64和--abi cp38,这些需要删除。同时,保留--only-binary=:all:可以避免源码编译的问题,这点引用[3]中的离线安装思路可能有帮助。 另外,用户可能在Windows环境下操作,需要注意环境变量和依赖。引用[4]提到安装系统依赖,比如MSVC库,可能需要用户检查。同时,引用[5]中的模型下载问题可能与网络有关,所以使用镜像源和信任主机参数可能有用,如引用[3]中的--trusted-host。 还需要考虑Python虚拟环境的问题,引用[3]和之前的回答都建议创建隔离环境,避免包冲突。用户之前的回答里也提到使用venv,所以应该再次建议用户创建虚拟环境,确保环境干净。 用户可能还遇到Java环境的问题,引用[4]提到设置JAVA_HOME,所以解决方案中要包含检查Java安装和配置的步骤。 总结下来,步骤应该是:简化安装命令,移除冲突参数,使用镜像源,创建虚拟环境,验证安装,处理依赖和Java配置。同时,提供常见错误的解决方法,比如SSL错误、依赖缺失等。</think>### 分步解决方案(结合引用内容与历史问题--- #### **1. 优化安装命令(解决ABI/平台参数冲突)** ```powershell # 移除冲突参数,使用最小化安装命令(参考引用[1]参数组合优化) pip install pyspark==3.5.1 \ --only-binary=:all: \ -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ \ --trusted-host mirrors.aliyun.com # 解决引用[2]的SSL证书问题 ``` **关键调整**: - **移除`--platform`和`--abi`**:PySpark官方wheel已适配Windows+Python3.8,无需强制指定(引用[1]中PyTorch安装逻辑) - **保留`--only-binary`**:禁止源码编译,规避WSL/C++依赖问题(引用[3]离线包思路) - **添加`--trusted-host`**:解决镜像源SSL验证错误(参考引用[2]的HTTPS连接问题--- #### **2. 环境隔离(避免包冲突)** ```powershell # 创建独立虚拟环境(引用[3]环境隔离思想) python -m venv pyspark_env pyspark_env\Scripts\activate ``` **必要性**: - 隔离PySpark与其他库(如引用[1]中的Torch版本冲突) - 避免系统Python环境污染(引用[4]中pip版本管理问题--- #### **3. 验证安装结果** ```powershell # 检查PySpark版本及Java连接性(引用[4]环境配置逻辑) python -c "from pyspark.sql import SparkSession; print('PySpark', SparkSession.builder.getOrCreate().version)" ``` **预期输出**:`PySpark 3.5.1` **异常处理**: - 若报错`JavaNotFound`,需设置`JAVA_HOME`(如`C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_XXX`) --- #### **4. 依赖问题补充处理** | 错误类型 | 解决方案 | 参考依据 | |---------|---------|---------| | **`No matching distribution`** | 添加`--pre`参数尝试预发布版本 | 引用[1]中xformers安装方法 | | **`Missing Microsoft VC++`** | 安装[Visual C++ 2019 Redistributable](https://aka.ms/vs/16/release/vc_redist.x64.exe) | 引用[2]系统依赖要求 | | **`TimeoutError`** | 使用`--default-timeout=1000`延长超时 | 引用[3]网络优化思路 | --- #### **5. 完整命令流程** ```powershell # Step 1: 创建并激活环境 python -m venv pyspark_env pyspark_env\Scripts\activate # Step 2: 安装PySpark pip install pyspark==3.5.1 \ --only-binary=:all: \ -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ \ --trusted-host mirrors.aliyun.com \ --default-timeout=1000 # Step 3: 验证环境 python -c "import pyspark; print(pyspark.__version__)" ``` --- ### 关键原理说明 1. **参数精简**:PySpark的wheel包(`.whl`)已包含多平台编译版本,强制指定ABI会触发pip的兼容性检查错误[^1] 2. **镜像源优先级**:阿里云/清华源缓存了PySpark 3.5.1的wheel文件,避免官方源网络不稳定(引用[3]镜像加速实践) 3. **虚拟环境必要性**:隔离Spark与深度学习框架(如Torch)的依赖冲突(引用[1]版本冲突教训) --- ### 相关问题 1. **如何修复PySpark与Java版本不匹配的问题?** > 需确保`JAVA_HOME`指向JDK8/11,Spark 3.5.x不支持JDK17+(参考[Oracle JDK兼容性列表](https://www.oracle.com/java/technologies/javase/jdk-relnotes-index.html)) 2. **为什么`--only-binary=:all:`参数必须保留?** > Windows平台缺乏编译Spark Native代码的C++工具链(引用[2] WSL环境问题延伸) 3. **离线安装PySpark的方法是什么?** > 使用`pip download pyspark==3.5.1`生成离线包,通过`pip install --no-index --find-links=./packages pyspark`安装(扩展引用[3]离线方案)
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