前言通过上篇文章《MySQL的体系结构与SQL的执行流程》了解了SQL语句的执行流程以及MySQL体系结构中「连接器」、「SQL接口」、「解析器」、「优化器」、「执行器」的功能以及在整个流程中的作用。...在MySQL的体系结构中，存储引擎是负责和磁盘交互的，当执行一条SQL语句，最终是通过存储引擎获取结果，不论是查询语句、插入语句还是更新语句，所以存储引擎是用来查询、存储、管理数据的。...很显然，当InnoDB收到一个查询SQL的请求后会有两个操作：先去内存中查找有没有符合条件的数据，有，直接将数据返回给执行器。...如果内存中符合条件的数据，此时需要去磁盘中查找并加载到内存，然后将数据返回给执行器。没错，在查询数据时InnoDB干的活就是这么简单。当然，我们还是要深入内部了解一下原理。...数据页的加载Buffer Pool 初始状态是没有缓存页的，所以当InnoDB第一次接收到查询请求后会去磁盘加载数据页。数据页是怎么加载的呢？
平时我们使用的数据库，看到的通常是一个整体，比如我们执行一条查询SQL，返回一个结果集，却不知道这条语句在MySQL内部是如何执行的，接下来我们就来简单的拆解一下MySQL，看看MySQL是由哪些“零件...这样在我们以后遇到MySQL的一些异常或者问题的时候，就可以快速定位问题并解决问题。 下边通过一张图来看一下SQL的执行流程，从中可以清楚的看到SQL语句在MySQL的各个功能模块中执行的过程。 ?...如果查询语句在缓存中可以查到这个key，就直接把结果返回给客户端。如果语句不在缓存中，就会继续执行后边的阶段。执行完成后，将执行结果存入缓存中。...MySQL提供了query_cache_type参数来设置是否查询缓存，将该参数设置成DEMAND这样对于默认的SQL语句都不使用查询缓存，如果确定需要使用查询缓存的语句，可以用SQL_CACHE来显式指定...在数据库的慢查询日志中可以看到一个rows_examined的字段，表示这个语句执行过程中扫描了多少行，这个值是在执行器每次调用引擎的时候累加的，有时候执行器调用一次，在引擎内部扫描了多行，隐藏引擎扫描行数跟
在Apache Spark文章系列的前一篇文章中，我们学习了什么是Apache Spark框架，以及如何用该框架帮助组织处理大数据处理分析的需求。...在这一文章系列的第二篇中，我们将讨论Spark SQL库，如何使用Spark SQL库对存储在批处理文件、JSON数据集或Hive表中的数据执行SQL查询。...可以在用HiveQL解析器编写查询语句以及从Hive表中读取数据时使用。 在Spark程序中使用HiveContext无需既有的Hive环境。...在第一个示例中，我们将从文本文件中加载用户数据并从数据集中创建一个DataFrame对象。然后运行DataFrame函数，执行特定的数据选择查询。...，Hive表，甚至可以通过JDBC数据源加载关系型数据库表中的数据。
【SQL】在一个含有group by的查询sql中，同时存在having和where，sql在解析执行的时候，先执行的是哪一个？...FROM>ON>JOIN>WHERE>GROUP BY>WITH CUBE or WITH ROLLUP>HAVING>SELECT>DISTINCT>ORDER BY>TOP where过滤from所指定的数据源...，但对于group by所产生的分组无效； having过滤分组，它依附于group by存在。
在之前的步骤中，Zeppelin、Spark 1.3.1 和 Hadoop 2.6 已经构建好了。...使用Spark SQL 为了进一步分析这些日志，最好将他们与一个 schema 连结起来，并使用 Spark 强大的 SQL 查询功能。...初始化一个 dataframe 之后，我们可以使用 SQL 在上面做查询。Dataframes 是用来接收针对他们而写的 SQL 查询，并根据需要将查询优化成一系列的 Spark 任务。...在我们的例子中，我们想要将每种日志级别的日志个数输出成一个表，所以使用以下代码： 123456 import org.apache.spark.sql.Rowval result = sqlContext.sql...在下一篇文章中，我们将深入讨论一个具体的数据科学问题，并展示如何使用 Zeppelin、Spark SQL 和 MLLib 来创建一个使用 HDP、Spark 和 Zeppelin 的数据科学项目。
DataFrames 可以从大量的 sources 中构造出来, 比如: 结构化的文本文件, Hive中的表, 外部数据库, 或者已经存在的 RDDs....使用逗号分隔的类前缀列表，应使用在 Spark SQL 和特定版本的 Hive 之间共享的类加载器来加载。...spark.sql.hive.metastore.barrierPrefixes (empty) 一个逗号分隔的类前缀列表，应该明确地为 Spark SQL 正在通信的 Hive 的每个版本重新加载。...oracle.jdbc 使用逗号分隔的类前缀列表，应使用在 Spark SQL 和特定版本的 Hive 之间共享的类加载器来加载。...spark.sql.hive.metastore.barrierPrefixes (empty) 一个逗号分隔的类前缀列表，应该明确地为 Spark SQL 正在通信的 Hive 的每个版本重新加载
它们在收集和清理来自限定文本文件、电子表格和数据库查询的数据方面提供了灵活性。最常用的数据框架是Pandas，这是一个python包，对于有限的数据来说，它的表现足够好。...df.describe()中的特征可以传递给Pandas，以便更好地显示与。...['name'].unique() #返回列中唯一值的列表 df.dtypes() #返回数据类型 Polars也支持Groupby和排序。...它的实现与Pandas类似，支持映射和应用函数到数据框架中的系列。绘图很容易生成，并与一些最常见的可视化工具集成。此外，它允许在没有弹性分布式数据集（RDDs）的情况下进行Lazy评估。...总的来说，Polars可以为数据科学家和爱好者提供更好的工具，将数据导入到数据框架中。有很多Pandas可以做的功能目前在Polars上是不存在的。在这种情况下，强烈建议将数据框架投向Pandas。
() //7.查看分布式表中的数据集 personDF.show(6,false)//false表示不截断列名,也就是列名很长的时候不会用...代替 //演示SQL风格查询...演示DSL风格查询 //1.查看name字段的数据 import org.apache.spark.sql.functions._ personDF.select(personDF.col...1.0开始，一直到Spark 2.0，建立在RDD之上的一种新的数据结构DataFrame/Dataset发展而来，更好的实现数据处理分析。...SparkSession对象，加载文件数据，分割每行数据为单词； 第二步、将DataFrame/Dataset注册为临时视图（Spark 1.x中为临时表）； 第三步、编写SQL语句，使用SparkSession...，这就是Spark框架中针对结构化数据处理模：Spark SQL模块。
而且还可以用它在shell中以交互式地查询数据。 除了Map和Reduce操作之外，它还支持SQL查询，流数据，机器学习和图表数据处理。...Spark SQL: Spark SQL可以通过JDBC API将Spark数据集暴露出去，而且还可以用传统的BI和可视化工具在Spark数据上执行类似SQL的查询。...BlinkDB是一个近似查询引擎，用于在海量数据上执行交互式SQL查询。BlinkDB可以通过牺牲数据精度来提升查询响应时间。...它将工作集文件缓存在内存中，从而避免到磁盘中加载需要经常读取的数据集。通过这一机制，不同的作业/查询和框架可以以内存级的速度访问缓存的文件。...后续计划 在后续的系列文章中，我们将从Spark SQL开始，学习更多关于Spark生态系统的其他部分。
在Python中不能将HashPartitioner对象传递给partitionBy，只需要把需要的分区数传递过去（如 rdd.partitionBy(100)）。 ...它无法在Python中使用 Spark SQL中的结构化数据 Apache Hive 1 #Apache Hive 2 #用Python创建HiveContext并查询数据 3 from pyspark.sql...举个例子，假设我们通过呼号的前缀查询国家，用Spark直接实现如下： 1 #在Python中查询国家 2 #查询RDD contactCounts中的呼号的对应位置，将呼号前缀读取为国家前缀来进行查询...，可以通过这个数据库查询日志中记录过的联系人呼号列表。...下周更新第7-9章，主要讲Spark在集群上的运行、Spark调优与调试和Spark SQL。
Spark学习之数据读取与保存（4） 1. 文件格式 Spark对很多种文件格式的读取和保存方式都很简单。 如文本文件的非结构化的文件，如JSON的半结构化文件，如SequenceFile结构化文件。...读取/保存文本文件 Python中读取一个文本文件 input = sc.textfile("file:///home/holen/repos/spark/README.md") Scala...中读取一个文本文件 val input = sc.textFile("file:///home/holen/repos/spark/README.md") Java中读取一个文本文件...Spark SQL中的结构化数据 结构化数据指的是有结构信息的数据————也就是所有的数据记录都有具有一致字段结构的集合。...在各种情况下，我们把一条SQL查询给Spark SQL，让它对一个数据源执行查询，然后得到由Row对象组成的RDD，每个Row对象表示一条记录。
提交一个Pyspark作业 ---- 这个demo主要使用spark-submit提交pyspark job，模拟从hdfs中读取数据，并转换成DateFrame，然后注册表并执行SQL条件查询，将查询结果输出到...查询，查下条件年龄在13岁到19岁之间 teenagers = sqlContext.sql("SELECT name,age FROM people WHERE age >= 13 AND age <...= 19") # 将查询结果保存至hdfs中 teenagers.write.save("/tmp/examples/teenagers") 3.使用spark-submit命令向集群提交PySpark...我们上面使用spark-submit提交的任务使用sql查询条件是13到19岁，可以看到在pyspark上查询的数据是在这个区间的数据 parquetFile = sqlContext.read.parquet....jpeg] 4.验证MySQL表中是否有数据 [1h2028vacw.jpeg] 注意：这里将数据写入MySQL时需要在环境变量中加载MySQL的JDBC驱动包，MySQL表可以不存在，pyspark
Pyspark学习笔记（四）---弹性分布式数据集 RDD [Resilient Distribute Data] （上） 1.RDD简述 2.加载数据到RDD A 从文件中读取数据 Ⅰ·从文本文件创建...操作 1.RDD简述 RDD是Spark编程中最基本的数据对象， 无论是最初加载的数据集，还是任何中间结果的数据集，或是最终的结果数据集，都是RDD。...在Pyspark中，RDD是由分布在各节点上的python对象组成，如列表，元组，字典等。...弹性：RDD是有弹性的，意思就是说如果Spark中一个执行任务的节点丢失了，数据集依然可以被重建出来； 分布式：RDD是分布式的，RDD中的数据被分到至少一个分区中，在集群上跨工作节点分布式地作为对象集合保存在内存中...初始RDD的创建方法： A 从文件中读取数据； B 从SQL或者NoSQL等数据源读取 C 通过编程加载数据 D 从流数据中读取数据。
Apache Hive™数据仓库软件有助于读取，编写和管理驻留在分布式存储中的大型数据集并使用SQL语法进行查询 Hive 特性 Hive构建于Apache Hadoop™之上，提供以下功能： 通过SQL...轻松访问数据的工具，从而实现数据仓库任务，如提取/转换/加载（ETL），报告和数据分析。...一种在各种数据格式上强加结构的机制 访问直接存储在Apache HDFS™或其他数据存储系统（如Apache HBase™）中的文件 通过Apache Tez™，Apache Spark™或MapReduce...执行查询 使用HPL-SQL的过程语言 通过Hive LLAP，Apache YARN和Apache Slider进行亚秒级查询检索。...Hive on Spark
count()：返回RDD中元素的数量first()：返回RDD中第一个元素take(n)：返回RDD中前n个元素foreach(func)：将RDD中的每个元素传递给func函数进行处理saveAsTextFile...优化查询：使用explain()除非必须要使用SQL查询，否则建议尽可能使用DataFrame API来进行转换操作。限制：Spark SQL不支持跨表联接、不支持子查询嵌套等。4....可以使用read方法 从外部数据源中加载数据或直接使用Spark SQL的内置函数创建新的DataFrame。创建DataFrame后，需要定义列名、列类型等元信息。...Spark SQL采用了类似于SQL查询的API，其中操作更接近查询而不是在内存中操作RDD。缓存和持久化：为加速数据处理而缓存DataFrame对象。...在Spark中，可以使用pyspark.ml.api 来方便地完成数据可视化操作。
在Python中不能将HashPartitioner对象传递给partitionBy，只需要把需要的分区数传递过去（如 rdd.partitionBy(100)）。...Spark SQL中的结构化数据 Apache Hive ? JSON数据 ?...举个例子，假设我们通过呼号的前缀查询国家，用Spark直接实现如下： ?...示例：我们有一个在线的电台呼号数据，可以通过这个数据库查询日志中记录过的联系人呼号列表。 ? 再举个例子说明一下mapPartitions()的功能： ? 数值RDD的操作 ?...举例：从呼叫日志中移除距离过远的联系点 ? 这三章的内容比较实用，在生产中也会有实际应用。下周更新第7-9章，主要讲Spark在集群上的运行、Spark调优与调试和Spark SQL。 ?
这就是 Spark RDD 内函数的“懒加载”特性。...对于 SparkSQL ThriftServer 服务，每个登陆的用户都有创建的 SparkSession，并且执行的对个 SQL 会通过时间顺序列表展示。...每个Spark Flow 任务本质上是一连串的 SparkSQL 操作，在 SparkUI SQL tab 里可以看到 flow 中重要的数据表操作。...在参与部分项目实施过程中，通过对一些开发中的痛点针对性的提取了应用框架。 问4：对于ETL中存在的merge、update的数据匹配、整合处理，Spark SQL Flow有没有好的解决方法？...查询操作通过换库使用新库，这中操作一般适合数据量比较大，数据更新频率较低的情况。如果目标库是 HBase 或者其他 MPP 类基于列式的数据库，适当的可以更新。
还要学习在 SQL 的帮助下，如何对 Parquet 文件对数据进行分区和检索分区以提高性能。...https://parquet.apache.org/ 优点 在查询列式存储时，它会非常快速地跳过不相关的数据，从而加快查询执行速度。因此，与面向行的数据库相比，聚合查询消耗的时间更少。...salary >= 4000 ") 在 Parquet 文件上创建表 现在来看看在 Parquet 文件上执行 SQL 查询。...这与传统的数据库查询执行类似。在 PySpark 中，我们可以通过使用 PySpark partitionBy()方法对数据进行分区，以优化的方式改进查询执行。...Parquet 文件上创建表 在这里，我在分区 Parquet 文件上创建一个表，并执行一个比没有分区的表执行得更快的查询，从而提高了性能。
和Hadoop相比，Spark可以让你的程序在内存中运行时速度提升100倍，或者在磁盘上运行时速度提升10倍 Cluster Manager：在standalone模式中即为Master主节点，控制整个集群...开发者可以在同一个应用程序中无缝组合使用这些库。 Spark Core：包含Spark的基本功能；尤其是定义RDD的API、操作以及这两者上的动作。...其他Spark的库都是构建在RDD和Spark Core之上的 Spark SQL：提供通过Apache Hive的SQL变体Hive查询语言（HiveQL）与Spark进行交互的API。...Hive定义了一种类似SQL的查询语言(HQL),将SQL转化为MapReduce任务在Hadoop上执行。通常用于离线分析。...HCatalog的表抽象为用户提供了Hadoop分布式文件系统(HDFS)中数据的关系视图，并确保用户不必担心数据存储在何处或以何种格式存储——RCFile格式、文本文件、SequenceFiles或ORC
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