spark sql 精要

最新推荐文章于 2025-12-02 15:32:17 发布
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#spark #sql #大数据

。第一种

sparkContext

sqlSpark

aa= sqlSpark.jdbc

aa.别名

sqlSqpark.sql 切记是sqlSqlspark

如果

sparkContext

sqlSpark.select （id age）.where

或者load ("")

 共享临时表没问题

Spark SQL 下DateFrame的初步认识（3）
吾心光明
08-01 2085
概要：Spark SQL对数据的操作涉及到对数据的输入、输出，其实主要就是操作DataFrame。通过DataFrameReader的load方法可以创建DataFrame，通过DataFrameWriter的save方法可以把DataFrame中的数据保存到具体文件。我们可以通过设置具体的格式参数来指出读取的文件是什么类型，以及通过设置具体的格式参数来指出输出的文件是什么类型。1， Spark S
Spark分布式内存计算框架-01 Spark入门全指南：架构、集群部署与开发实战
yangwei2048的博客
07-05 823
Spark是由加州大学伯克利分校AMP实验室开发的开源内存计算框架，具有快速、通用、易用和兼容性强四大特性。其核心模块Spark Core支持弹性分布式数据集（RDD），并提供了Spark SQL、Spark Streaming、MLlib和GraphX等组件，分别支持结构化数据处理、流计算、机器学习和图计算。Spark可在YARN、Mesos和Standalone等多种集群资源管理器上运行，计算速度比Hadoop MapReduce快100倍，主要得益于内存计算和多线程机制。Spark生态广泛应用于大数据
Spark SQL下的Parquet使用最佳实践和代码实战
囧芝麻的博客
06-10 647
一：Spark SQL下的Parquet使用最佳实践1，过去整个业界对大数据的分析的技术栈的Pipeline一般分为一下两种方式：A）Data Source -> HDFS -> MR/Hive/Spark(相当于ETL) -> HDFS Parquet -> SparkSQL/impala -> Result Service(可以放在DB中，也有可能被通过JDBC/ODBC来作为数据服务使用)；B
spark sql下使用parquet最佳实战
a11a2233445566的专栏
01-20 553
一：Spark SQL下的Parquet使用最佳实践 1， 过去整个业界对大数据的分析的技术栈的Pipeline一般分为以下两种方式： a) Data Source->HDFS->MR/Hive/Spark(相当于ETL)->HDFS Parquet->Spark SQL/Impala->Result Service(可以放在DB中，也有可能被通过JDBC/ODBC来作为数据服务使用)； b
Spark SQL相关API操作实例 spark研习第五季
refuil的博客
08-26 3611
三、Spark SQL的操作实例 1. Spark SQL数据加载和保存 Spark SQL重要是操作DataFrame，DataFrame本身提供了save和load的操作，  Load：可以创建DataFrame，  Save：把DataFrame中的数据保存到文件或者说与具体的格式来指明我们要读取的文件的类型以及与具体的格式来指出我们要输出的文件是什么类型。
大数据IMF传奇行动绝密课程第62课：Spark SQL下的Parquet使用最佳实践和代码实战
tom_8899_li的博客
09-12 815
Spark SQL下的Parquet使用最佳实践和代码实战1、Spark SQL下的Parquet使用最佳实践 2、Spark SQL下的Parquet实战 一、Spark SQL下的Parquet使用最佳实践 1、过去整个业界对大数据分析的技术栈的Pipeline一般分为以下两种方式 a)Data Source -> HDFS -> MR/Hive/Spark(相当于ETL) -> HDF
Spark Parquet使用
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赵英超的博客
10-18 1万+
Spark SQL下的Parquet使用最佳实践和代码实战  分类： spark-sql（1）  一、Spark SQL下的Parquet使用最佳实践 1）过去整个业界对大数据的分析的技术栈的Pipeline一般分为以下两种方式： a）Data Source -> HDFS -> MR/H
Spark SQL下的Parquet使用最佳实践和代码实战
yangbosos的博客
04-12 330
方法/步骤 1 一、SparkSQL下的Parquet使用最佳实践 1）过去整个业界对大数据的分析的技术栈的Pipeline一般分为以下两种方式： a）Data Source -> HDFS -> MR/Hive/Spark（相当于ETL）-> HDFS Parquet -> SparkSQL/Impala -> ResultService（可以...
第62课：Spark SQL下的Parquet使用最佳实践和代码实战
someby的博客
11-01 489
内容     1.SparkSQL下的Parquet使用最佳实践     2.SparkSQL下的Parquet实战 一、SparkSQL下的Parquet使用最佳实践     1.过去整个业界对大数据的分析的技术栈的pipeline一般分为两种方式：         a）Data Source->HDFS->MR/Hive/Spark(相当于ETL)->HDFS Par...
Hive On Spark 统计信息收集深度解析
mn_kw的博客
12-02 245
Spark SQL统计信息收集深度解析 统计信息是Spark SQL优化查询性能的核心元数据，包括表级(行数、大小)、列级(基数、空值、极值)和分区统计。收集方法分为全量(ANALYZE TABLE)和增量(针对分区)，建议优先收集JOIN列和过滤列。统计信息通过CBO优化执行计划，可提升性能2-10倍，但需权衡收集开销(数据扫描+计算+元数据写入)。最佳实践包括：分区表增量收集、关键列优先收集、定期更新策略。合理使用统计信息可显著优化JOIN顺序、过滤估算和资源分配。
Spark SQL CBO（基于成本的优化器）参数深度解析
mn_kw的博客
12-02 481
Spark SQL CBO（基于成本的优化器）深度解析了其核心概念、工作流程及关键参数配置。CBO通过收集统计信息（行数、列统计等）计算不同执行计划的成本，选择最优方案，相比规则优化器能显著提升性能（可达5-10倍）。重点参数包括：总开关spark.sql.cbo.enabled、JOIN重排序spark.sql.cbo.joinReorder.enabled及其阈值控制spark.sql.cbo.joinReorder.dp.threshold。特别针对星型模式优化，分析了事实表与维度表的JOIN特点。C
深入理解数据仓库设计：事实表与事实宽表的区别与应用
home_liang的博客
11-29 1091
在数据仓库（Data Warehouse）设计中，事实表（Fact Table）和 事实宽表（Wide Fact Table）是两种常见的存储度量数据的表格。它们在结构、查询效率、存储方式等方面有所不同，选择合适的设计模式对于提高查询性能、减少存储开销以及满足业务需求至关重要。本文将详细介绍事实表与事实宽表的定义、区别及应用场景，并通过实际的 SQL 示例帮助您更好地理解这两种设计模式。
Spark Shuffle 深度解析与参数详解
最新发布
mn_kw的博客
12-02 479
Spark Shuffle 是分布式计算中数据重分布的关键环节，本文深度解析了其核心原理与优化策略。主要内容包括：1) Shuffle 的两种实现方式（Hash Shuffle 和 Sort Shuffle）及演进历程；2) 完整的 Shuffle 生命周期，包含 Write 和 Read 两阶段；3) 三种写入模式（Bypass/Sort/Unsafe）的适用场景；4) 内存管理机制与文件生成过程；5) 数据拉取优化策略，包括连接复用、重试机制和直接内存缓冲区。文章还提供了详细的参数配置指南和性能优化建议
AI-RAN 在 Spark上部署 Sionna-RK
凡森
11-29 208
然而，对于许多研究人员，尤其是那些缺乏 Linux 或 Docker 经验的用户来说，在 Spark 上部署和构建 sionna-rk 可能颇具挑战性。为了帮助社区，我编写了一份简单实用的指南，详细介绍了在 DGX Spark 上构建和运行 sionna-rk 的完整过程。本文档旨在降低入门门槛，让更多用户在官方支持发布之前就能体验到 Spark 的强大性能。它的性能远高于 Jetson Orin，使其成为 AI-RAN 和实时 PHY 研究的理想平台。
spark standalone模式HA部署，任务失败重提测试
weixin_62206215的博客
12-01 437
Standalone集群中Worker汇报资源、提交应用程序、Driver申请资源时都需要与Master进行通信，如果Standalone集群中只有一个Master，当Master挂掉后就会影响以上通信，所以在Standalone集群中配置Master HA就有必要。
【Spark+Hive】基于Spark大数据旅游景点数据分析可视化推荐系统（完整系统源码+数据库+开发笔记+详细部署教程+虚拟机分布式启动教程）✅
qq_64605578的博客
12-02 599
本项目在构建一套基于 Spark+Hive 的旅游景点数据分析可视化推荐系统，解决传统旅游推荐与数据分析存在的核心问题。
Introduction to NoSQL and Graph Databases
Morpheon的博客
11-30 1064
摘要： 本教程介绍了NoSQL和图形数据库的基础知识，重点探讨图形数据库的特点与应用。NoSQL数据库（包括文档型、键值型、列存储和图形数据库）适用于非结构化或高度关联的数据场景，不同于传统关系型数据库的表格结构。图形数据库以节点和边存储数据，擅长高效查询复杂关系，例如社交网络或推荐系统。相比关系型数据库的多表连接查询，图形数据库通过直接遍历关系提升性能。教程还对比了两种数据库的优劣：关系型数据库成熟稳定、支持ACID事务，适合结构化数据；图形数据库则在关联数据查询中表现更优。最后介绍了Neo4j图形数据库
SQL Server 创建用户并授权
2509_94201067的博客
12-01 261
创建用户前需要有一个数据库，创建数据库命令如下：CREATE DATABASE [数据库名称];
【Oracle11g SQL详解】UPDATE 和 DELETE 操作的正确使用
2509_94198979的博客
12-01 264
是 Oracle 11g 中用于修改和删除表中数据的重要 SQL 语句。在操作时，需特别注意数据筛选条件的准确性，以避免意外更改或删除数据。是管理数据表中记录的核心操作，其灵活性和强大功能使其在日常开发中被广泛使用。但在操作时需特别小心，确保筛选条件准确并采取必要的备份与验证措施，以避免因误操作造成数据丢失或不一致。用于更新表中的现有数据，可以更新单行或多行记录，需结合。对关键表进行更新或删除前，建议备份数据，尤其在生产环境中。，将删除表中的所有记录，但表结构仍然保留。可返回更新或删除的行数据。
Spark学习指南：前五章精要
"Learning Spark - 英文版，前五章，关于Apache Spark的数据分析介绍，包括Spark核心、Spark SQL、Spark Streaming、MLlib和GraphX等组件，以及下载和入门指南，RDD编程基础和持久化机制。" 《Learning Spark》这...
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