最近在使用spark处理一个业务场景时，遇到一个小问题，我在scala代码里，使用spark sql访问hive的表，然后根据一批id把需要的数据过滤出来，本来是非常简单的需求直接使用下面的伪SQL即可...： 但现在遇到的问题是id条件比较多，大概有几万个，这样量级的in是肯定会出错的，看网上文章hive的in查询超过3000个就报错了。...下面看看如何使用第二种解决： 由于我们id列表是动态的，每个任务的id列表都有可能变换，所以要满足第二种方法，就得把他们变成一张临时表存储在内存中，当spark任务停止时，就自动销毁，因为他们不需要持久化到硬盘上...在spark中使用临时表是非常简单的，我们只需要把id列表的数据放入rdd中，然后再把rdd注册成一个张表，就可以和hive库里面已有的表做各种join操作了，一个demo代码如下： 上面代码里的变量ids..._包下面的函数，这样就能隐式的直接转成DF，在转成DF的同时，我们给数据指定了列名叫id，这里如果有多列，后面可以继续逗号分隔，添加多个列名，最终我们给它注册成了内存临时表，然后在下面的语句中就可以直接使用
导语：Spark 为结构化数据处理引入了一个称为 Spark SQL 的编程模块。它提供了一个称为 DataFrame 的编程抽象，并且可以充当分布式 SQL 查询引擎。...1 row(s) 向表中插入两行数据并查看： spark-sql> insert into sparksql_test values (42,'hello'),(48,'world'); Time...--depoly-mode spark.submit.deployMode DELOY_MODE 在client (提交机侧)或者 cluster （在集群中) 上运行driver程序 client -...避免与--packages 中的冲突 --respositories 远程仓库。可以添加多个，逗号分隔。...--py-files 使用逗号分隔的放置在python应用程序PYTHONPATH 上的.zip, .egg, .py的文件列表。
前言 在进行数仓搭建和数据分析时最常用的就是 sql，其语法简洁明了，易于理解，目前大数据领域的几大主流框架全部都支持sql语法，包括 hive，spark，flink等，所以sql在大数据领域有着不可替代的作用...在使用sql时如果不熟悉或不仔细，那么在进行查询分析时极容易出错，接下来我们就来看下几个容易出错的sql语句及使用注意事项。...以上需要特别注意，null 值最容易导致算出错误的结果 8....9. and 和 or 在sql语句的过滤条件或运算中，如果有多个条件或多个运算，我们都会考虑优先级，如乘除优先级高于加减，乘除或者加减它们之间优先级平等，谁在前就先算谁。...price 1 电器 70 2 电器 130 3 电器 80 4 家具 150 结果是错误的，把所有的电器类型都查询出来了，原因就是 and 优先级高于 or，上面的sql语句实际执行的是，先找出
基础配置 首先pom.xml 中要配置的依赖是： provided 选项在这表示此依赖只在代码编译的时候使用，运行和打包的时候不使用。...hadoop,flink 再看控制台的打印结果，是和咱们想实现的一致： 再次注意：窗口的使用方式在新版本中有较大的区别，这个咱们在后面会详细把这部分进行讲解。.../datas/dm.csv中的数据，最后计算结果打印到控制台以及存储结果数据到./datas/wc_rst.csv 执行起来，看打印结果： 求得给定文件的 WordCount 的结果。...注意：这块如果代码出错的话，试着找找导入的包是否正确。...： 总结 今天实现了大数据的经典案例 WordCount，然后在不同场景下的实现。
文章首发于公众号：五分钟学大数据 前言 在进行数仓搭建和数据分析时最常用的就是 sql，其语法简洁明了，易于理解，目前大数据领域的几大主流框架全部都支持sql语法，包括 hive，spark，flink...在使用sql时如果不熟悉或不仔细，那么在进行查询分析时极容易出错，接下来我们就来看下几个容易出错的sql语句及使用注意事项。...以上需要特别注意，null 值最容易导致算出错误的结果 8....9. and 和 or 在sql语句的过滤条件或运算中，如果有多个条件或多个运算，我们都会考虑优先级，如乘除优先级高于加减，乘除或者加减它们之间优先级平等，谁在前就先算谁。...price 1 电器 70 2 电器 130 3 电器 80 4 家具 150 结果是错误的，把所有的电器类型都查询出来了，原因就是 and 优先级高于 or，上面的sql语句实际执行的是，先找出
此过程需要解释输入 SQL、创建在工作节点上执行的查询计划以及收集结果以返回给用户。...Spark 查询入门 Spark SQL是一个分布式SQL引擎，可以对大规模数据执行分析任务。典型的分析查询从用户提供的 SQL 开始，旨在从存储上的表中检索结果。...它的目的是从表中检索最新记录，本质上捕获查询时表的“快照”。在 MoR 表上执行时，会发生日志文件与基本文件的合并，并导致一些性能影响。...启动带有 Hudi 依赖的 Spark SQL Shell 后可以运行这些 SQL 来设置一个 MoR 表，其中插入和更新了一条记录。...第二个查询设置的时间戳早于最新插入的时间戳，从而生成倒数第二个插入的快照。 示例中的时间戳遵循 Hudi 时间线的格式"yyyyMMddHHmmssSSS"。
大数据技术中SQL的作用 SQL的全称为Structured Query Language，也即结构化查询语言。...而随着分布式计算平台如Hadoop，Spark的兴起，SQL的应用范围发生了较大变化，但它作为数据分析核心的地位，始终没有动摇。在新的背景下，SQL语言具有以下新的意义： 1....关系数据库中叫数据字典(data dictionary)，而Hadoop平台的数据仓库工具Hive或Spark平台的Spark SQL则将其称为metastore。...在线报表展示 再举个例子，笔者在T公司工作时，在利用大数据分析平台进行数据分析后，最终结果需要提交到在线报表系统以进行可视化展示。...不论是对于传统的关系型数据库，还是分布式仓储系统如Hive、Spark SQL，SQL的优化都可以再单独写一本书了。最好在明确了要长期使用的数据分析平台后，再深入针对性地学习专有SQL。
背景 iceberg简介 flink实时写入 准备sql client环境 创建catalog 创建db 创建table 插入数据 查询 代码版本 总结 背景 随着大数据处理结果的实时性要求越来越高，越来越多的大数据处理从离线转到了实时...，其中以flink为主的实时计算在大数据处理中占有重要地位。...然后实时写入hive，在大数据处理方面有着广泛的应用。此外由于列式存储格式如parquet或者orc在查询性能方面有着显著的提高，所以大家都会优先选择列式存储作为我们的存储格式。...传统的这种架构看似不错，但是还是有很多没有解决的问题: 实时写入造成大量小文件，需要单独的程序来进行合并 实时的写入，读取，还有合并小文件在同时进行，那么如何保证事务，读取数据的时候不会出现脏读。...我们可以简单理解为他是基于计算层（flink ， spark）和存储层（orc，parqurt）的一个中间层，我们在hive建立一个iceberg格式的表。
在HDFS中是按照“年-月-日-时”进行分区：Iceberg支持的时间分区目前和将来只支持UTC,UTC是国际时，UTC+8就是国际时加八小时，是东八区时间,也就是北京时间，所以我们看到上面分区时间与数据时间不一致...("select * from hadoop_prod.default.mytbl").show()在HDFS中数据存储和结果如下：2、将表loc列添加为分区列，并插入数据，查询//3.将 loc 列添加成分区...("select * from hadoop_prod.default.mytbl").show()在HDFS中数据存储和结果如下：4、删除分区loc//7.删除表 mytbl 中的loc分区spark.sql...* from hadoop_prod.default.mytbl").show() 在HDFS中数据存储和结果如下：注意：由于表中还有ts分区转换之后对应的分区，所以继续插入的数据loc分区为null5...partition field years(ts) """.stripMargin)//10.继续向表 mytbl 中插入数据，并查询spark.sql( """ |insert into
二、CSV CSV 是一种常见的文本文件格式，其中每一行表示一条记录，记录中的每个字段用逗号分隔。...但是 Spark 程序默认是没有提供数据库驱动的，所以在使用前需要将对应的数据库驱动上传到安装目录下的 jars 目录中。...同时数据文件也不能过大，否则在查询时会有不必要的性能开销，因此要把文件大小控制在一个合理的范围内。 在上文我们已经介绍过可以通过分区数量来控制生成文件的数量，从而间接控制文件大小。...Bothseq任意字符,(逗号)分隔符Bothheadertrue, falsefalse文件中的第一行是否为列的名称。...指定是否应该将所有值都括在引号中，而不只是转义具有引号字符的值。
一旦提供了适当的Hudi捆绑包， 就可以通过Hive、Spark和Presto之类的常用查询引擎来查询数据集。 具体来说，在写入过程中传递了两个由table name命名的Hive表。...实时表 {#hive-rt-view} 除了在HiveServer2上安装Hive捆绑jars之外，还需要将其放在整个集群的hadoop/hive安装中，这样查询也可以使用自定义RecordReader...增量拉取 {#hive-incr-pull} HiveIncrementalPuller允许通过HiveQL从大型事实/维表中增量提取更改， 结合了Hive（可靠地处理复杂的SQL查询）和增量原语的好处...该工具使用Hive JDBC运行hive查询并将其结果保存在临时表中，这个表可以被插入更新。...| | |extractSQLFile| 在源表上要执行的提取数据的SQL。提取的数据将是自特定时间点以来已更改的所有行。| | |sourceTable| 源表名称。在Hive环境属性中需要设置。
在 Hive SQL 中，CONCAT_WS 和 CONCAT 函数都用于连接字符串，但它们在如何处理分隔符方面存在差异。...然后我们用ARRAY_JOIN函数将列表中的元素连接成一个字符串，并用逗号隔开。这样，可以在Presto上按clk_time从小到大将feature_val变成一行并用逗号隔开。...需要注意的是，DISTRIBUTE BY和SORT BY是Hive中特定的子句，不适用于Presto或Spark SQL。...为了在Presto或Spark SQL中实现类似的局部排序需求，请使用窗口函数（如使用OVER和PARTITION BY子句）。...UNION ALL：UNION ALL操作符也将两个或多个查询结果集合并为一个结果集，但不进行去重。UNION ALL会保留所有结果中的重复行，并将其全部加入到最终的结果集中。
可以把流计算等同于在一个静态表上的批处理查询，Spark会在不断添加数据的无界输入表上运行计算，并进行增量查询。...在无界表上对输入的查询将生成结果表，系统每隔一定的周期会触发对无界表的计算并更新结果表。如图Structured Streaming编程模型。...在持续处理模式下，Spark不再根据触发器来周期性启动任务，而是启动一系列的连续读取、处理和写入结果的长时间运行的任务。...:spark-sql-kafka-0-10_2.11:2.4.0 \ spark_ss_kafka_consumer.py 消费者程序运行起来以后，可以在“监控输出终端”看到类似如下的输出结果...这种模式一般适用于“不希望更改结果表中现有行的内容”的使用场景。 （2）Complete模式：已更新的完整的结果表可被写入外部存储器。
Spark与Iceberg整合查询操作一、DataFrame API加载Iceberg中的数据Spark操作Iceberg不仅可以使用SQL方式查询Iceberg中的数据，还可以使用DataFrame...${Iceberg表}.snapshots”来查询对应Iceberg表中拥有的所有快照，操作如下：//向表 hadoop_prod.mydb.mytest 中再次插入以下数据spark.sql( ""...中可以回滚快照，可以借助于Java 代码实现，Spark DataFrame Api 不能回滚快照，在Spark3.x版本之后，支持SQL回滚快照。.../ 1) 首先向表 mytest 中插入一批数据，将数据写入到表mytest中import spark.implicits....例如，表mytest 最新的json元数据文件信息如下:这里删除时间为“1640070000000”之前的所有快照信息，在删除快照时，数据data目录中过期的数据parquet文件也会被删除（例如：快照回滚后不再需要的文件
merge into"可以使用一个查询结果数据来更新目标表的数据，其语法通过类似join关联方式，根据指定的匹配条件对匹配的行数据进行相应操作。"...("""select * from hadoop_prod.default.a """).show()最终结果如下：注意：更新数据时，在查询的数据中只能有一条匹配的数据更新到目标表，否则将报错。...静态分区覆盖：静态覆盖需要在向Iceberg中插入数据时需要手动指定分区，如果当前Iceberg表存在这个分区，那么只有这个分区的数据会被覆盖，其他分区数据不受影响，如果Iceberg表不存在这个分区，...另外，使用insert overwrite 语法覆盖静态分区方式时，查询的语句中就不要再次写入分区列，否则会重复。...表Spark向Iceberg中写数据时不仅可以使用SQL方式，也可以使用DataFrame Api方式操作Iceberg,建议使用SQL方式操作。
对于仅追加类型的用例，如下四个写入器都允许插入和批量插入 - Spark Datasource、Spark SQL、Spark Streaming、Hoodie Streamer。...多写入器的增量查询 在多写入器场景中，由于并发写入活动，时间线中可能会出现间隙（requested或inflight时刻不是最新时刻）。在执行增量查询时，这些间隙可能会导致结果不一致。...该配置提供了三种可能的策略： • FAIL：这是默认策略，当增量查询期间发现此类时间线间隙时，会引发异常。 • BLOCK：在此策略中，增量查询的结果仅限于时间线中空洞之间的时间范围。...例如，如果在 t0 到 t2 的增量查询范围内，在 t1 时刻检测到间隙，则查询将仅显示 t0 到 t1 之间的结果，而不会失败。...SQL 操作时使用批量插入操作。
Impala跟其他的查询引擎系统（如presto、spark sql、hive sql）不同，Impala基于C++和Java编写，支持Hadoop生态下的多种组件集成（如HDFS、HBase、Metastore...7、 结果汇总： 查询的SQL通常情况下需要有一个单独的Fragment用于结果的汇总，它只在coordinator节点运行，将多个backend的最终执行结果汇总，转换成ResultSet信息。...=character 指定分隔符 --print_header 打印列名 -f query_file 执行文件，逗号分隔 -o filename 输出到指定文件 -c 查询执行失败时继续执行 help...，不建议用此方式加载批量数据 2、load data方式：在进行批量插入时使用这种方式比较合适 3、来自中间表：此种方式使用于从一个小文件较多的大表中读取文件并写入新的表生产少量的数据文件。...text load data avro 仅仅支持查询，在hive中通过load data加载数据 rcfile 仅仅支持查询，在hive中通过load data加载数据 sequencefile 仅仅支持查询
DataFrame 概述 DataFrame可以翻译成数据框，让Spark具备了处理大规模结构化数据的能力。...比原有RDD转化方式更加简单，获得了更高的性能 轻松实现从mysql到DF的转化，支持SQL查询 DF是一种以RDD为基础的分布式数据集，提供了详细的结构信息。...传统的RDD是Java对象集合 创建 从Spark2.0开始，spark使用全新的SparkSession接口 支持不同的数据加载来源，并将数据转成DF DF转成SQLContext自身中的表，然后利用...") \ # 读取文件 .map(lambda line:line.split(",")) \ # 将读取进来的每行数据按照逗号分隔 .map(lambda p: Row(name=p[0].../bin/pyspark >>> use spark; >>> select * from student; # 插入数据：见下图
传统的拼接SQL很费力，拼接时要确保不能忘记添加必要的空格，还要注意去掉列表最后一个列名的逗号。...注意 user_email=#{userEmail}, 它的末尾有 逗号“ ， ” 当它是最后一个时也不会出错，mybatis 会自己处理掉这些逗号。...如果尾部有了逗号，mybaits 会自动处理（删除掉）确保sql语法合规。 3.4 批量插入 场景：假设有一个 list 集合，里面有很多元素，选择一个快速的方式插入到数据库。...场景：一个常见使用场景是对集合进行遍历（尤其是在构建 IN 条件语句的时候）。...（尤其是在构建 IN 条件语句的时候）。
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