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    SQL JOIN 子句:合并多个表相关的完整指南

    SQL JOIN JOIN子句用于基于它们之间的相关列合并来自两个或更多表的。...然后,我们可以创建以下SQL语句(包含INNER JOIN),选择在两个表具有匹配值的记录: 示例 SELECT Orders.OrderID, Customers.CustomerName, Orders.OrderDate...希望这能帮助你理解SQLJOIN的概念。如果有其他问题,请随时告诉我。 SQL INNER JOIN INNER JOIN关键字选择在两个表具有匹配值的记录。...ON Products.CategoryID = Categories.CategoryID; SQL INNER JOIN 注意:INNER JOIN关键字仅返回两个表具有匹配值的。...SQL LEFT JOIN关键字 SQL LEFT JOIN关键字返回左表(table1)的所有记录以及右表(table2)的匹配记录。如果没有匹配,则右侧的结果为0条记录。

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    【疑惑】如何 Spark 的 DataFrame 取出具体某一

    如何 Spark 的 DataFrame 取出具体某一?...我们可以明确一个前提:Spark DataFrame 是 RDD 的扩展,限于其分布式与弹性内存特性,我们没法直接进行类似 df.iloc(r, c) 的操作来取出其某一。...1/3排序后select再collect collect 是将 DataFrame 转换为数组放到内存来。但是 Spark 处理的数据一般都很大,直接转为数组,会爆内存。...给每一加索引列,0开始计数,然后把矩阵转置,新的列名就用索引列来做。 之后再取第 i 个数,就 df(i.toString) 就行。 这个方法似乎靠谱。...{Bucketizer, QuantileDiscretizer} spark Bucketizer 的作用和我实现的需求差不多(尽管细节不同),我猜测其中也应该有相似逻辑。

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    Spark SQLNot in Subquery为何低效以及如何规避

    SQL在对not in subquery处理,逻辑计划转换为物理计划时,会最终选择BroadcastNestedLoopJoin(对应到Spark源码BroadcastNestedLoopJoinExec.scala...对于被连接的数据集较小的情况下,Nested Loop Join是个较好的选择。但是当数据集非常大时,它的执行原理可知,效率会很低甚至可能影响整个服务的稳定性。...而Spark SQL的BroadcastNestedLoopJoin就类似于Nested Loop Join,只不过加上了广播表(build table)而已。...但是这往往建立在我们发现任务执行慢甚至失败,然后排查任务SQL,发现"问题"SQL的前提下。那么如何在任务执行前,就"检查"出这样的SQL,从而进行提前预警呢?...这里笔者给出一个思路,就是解析Spark SQL计划,根据Spark SQLjoin策略匹配条件等,来判断任务是否使用了低效的Not in Subquery进行预警,然后通知业务方进行修改。

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    【硬刚大数据】零到大数据专家面试篇之SparkSQL篇

    SQL如何选择join策略 在了解join策略选择之前,首先看几个先决条件: 1. build table的选择 Hash Join的第一步就是根据两表之中较小的那一个构建哈希表,这个小表就叫做build...SQL在对not in subquery处理,逻辑计划转换为物理计划时,会最终选择BroadcastNestedLoopJoin(对应到Spark源码BroadcastNestedLoopJoinExec.scala...对于被连接的数据集较小的情况下,Nested Loop Join是个较好的选择。但是当数据集非常大时,它的执行原理可知,效率会很低甚至可能影响整个服务的稳定性。...但是这往往建立在我们发现任务执行慢甚至失败,然后排查任务SQL,发现"问题"SQL的前提下。那么如何在任务执行前,就"检查"出这样的SQL,从而进行提前预警呢?...比如,对于join语句中指定不等值连接条件的下述SQL不会产生笛卡尔积: --在Spark SQL内部优化过程针对join策略的选择,最终会通过SortMergeJoin进行处理。

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    Spark SQL 性能优化再进一步 CBO 基于代价的优化

    所以,最终主要需要解决两个问题 如何获取原始数据集的统计信息 如何根据输入数据集估算特定算子的输出数据集 Statistics 收集 通过如下 SQL 语句,可计算出整个表的记录总数以及总大小 ANALYZE...TABLE table_name COMPUTE STATISTICS; 如下示例,Statistics 一可见, customer 表数据总大小为 37026233 字节,即 35.3MB,总记录数为...未开启 CBO 时,根据表原始数据大小选择 t2 作为build side [Spark SQL build side without CBO] 而开启 CBO 后,基于估计的代价选择 t1 作为 build...更适合本例 [Spark SQL build side with CBO] 优化 Join 类型 在 Spark SQL Join 可分为 Shuffle based Join 和 BroadcastJoin...[Spark SQL join type selection with CBO] 优化多表 Join 顺序 未开启 CBO 时,Spark SQLSQL join 顺序进行 Join

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    Apache Spark 2.2基于成本的优化器(CBO)

    这些优化的例子包括在做hash-join选择正确的一方建hash,选择正确的join类型(广播hash join和全洗牌hash-join)或调整多路join的顺序,等等) 在该博客,我们将深入讲解...Spark的基于成本的优化器(CBO)并讨论Spark如何收集并存储这些数据、优化查询,并在压力测试查询展示所带来的性能影响。...有了两侧正确的表大小/基的信息,Spark 2.2会选择左方为构建方,这种选择会极大加快查询速度。 为了改进查询执行计划的质量,我们使用详细的统计信息加强了Spark SQL优化器。...详细的统计信息,我们传播统计信息到别的操作子(因为我们从下往上遍历查询树)。传播结束,我们可以估计每个数据库操作子的输出记录数和输出纪录的大小,这样就可以得到一个高效的查询计划。...+ num(A ROJ B) - num(A IJ B) 最优计划选择 现在我们已经有了数据统计的中间结果,让我们讨论下如何使用这个信息来选择最佳的查询计划。

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    Spark SQL 性能优化再进一步 CBO 基于代价的优化

    所以,最终主要需要解决两个问题 如何获取原始数据集的统计信息 如何根据输入数据集估算特定算子的输出数据集 Statistics 收集 通过如下 SQL 语句,可计算出整个表的记录总数以及总大小 ANALYZE...TABLE table_name COMPUTE STATISTICS; 如下示例,Statistics 一可见, customer 表数据总大小为 37026233 字节,即 35.3MB,总记录数为...优化 Join 类型 在 Spark SQL Join 可分为 Shuffle based Join 和 BroadcastJoin。...在不开启 CBO Spark SQL 通过 spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold 判断是否启用 BroadcastJoin。...优化多表 Join 顺序 未开启 CBO 时,Spark SQLSQL join 顺序进行 Join。极端情况下,整个 Join 可能是 left-deep tree。

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    第四范式OpenMLDB: 拓展Spark源码实现高性能Join

    背景 Spark是目前最流行的分布式大数据批处理框架,使用Spark可以轻易地实现上百G甚至T级别数据的SQL运算,例如单行特征计算或者多表的Join拼接。...Spark本身实现也非常高效,基于Antlr实现的了标准ANSI SQL的词法解析、语法分析,还有在Catalyst模块实现大量SQL静态优化,然后转成分布式RDD计算,底层数据结构是使用了Java...但在拓展性上仍有改进空间,尤其针对机器学习计算场景的需求虽能满足但不高效,本文以LastJoin为例介绍OpenMLDB如何通过拓展Spark源码来实现数倍甚至数十倍性能提升。...基于Spark的LastJoin实现 由于LastJoin类型并非ANSI SQL的标准,因此在SparkSQL等主流计算平台中都没有实现,为了实现类似功能用户只能通过更底层的DataFrame或RDD...要支持原生的LastJoin,首先在JoinType上就需要加上last语法,由于Spark基于Antlr实现的SQL语法解析也会直接把SQL join类型转成JoinType,因此只需要修改JoinType.scala

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    使用CDSW和运营数据库构建ML应用2:查询加载数据

    在本期中,我们将讨论如何执行“获取/扫描”操作以及如何使用PySpark SQL。之后,我们将讨论批量操作,然后再讨论一些故障排除错误。在这里阅读第一个博客。...让我们尝试使用此方法加载“ tblEmployee” pyspark.sql导入SparkSession spark = SparkSession \ .builder \ .appName...", False) \ .load() df.show() 执行df.show()将为您提供: 使用PySpark的Spark SQL 使用PySpark SQL是在Python执行HBase...首先,将2添加到HBase表,并将该表加载到PySpark DataFrame并显示在工作台中。然后,我们再写2并再次运行查询,工作台将显示所有4。...确保根据选择的部署(CDSW与spark-shell / submit)为运行时提供正确的jar。 结论 PySpark现在可用于转换和访问HBase的数据。

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    0828-7.1.4-如何在CDP通过Livy Thrift Server来提交Spark SQL作业

    1.文档编写目的 为什么CDH甚至最新的CDP对于Spark SQL CLI或者JDBC/ODBC没有提供基于Spark Thrift Server的支持,参考Fayson之前的文章《0827-7.1.4...-如何在CDP中使用Spark SQL CLI》,在CDP,Cloudera给出了新的解决方案Livy Thrift Server,它是对Spark Thrift Server的增强,支持JDBC/Thrift...本文主要介绍如何在CDP通过Livy Thrift Server来提交Spark SQL作业。...测试环境: 1.Redhat7.7 2.采用root用户操作 3.CM为7.1.4,CDP为7.1.4 2.操作步骤 2.1 安装并启用Livy服务 1.CM界面点击添加服务,选择Livy服务进行添加...6.CM进入Livy服务,在配置搜索thrift,勾选Enable Livy Thrift Server选项。 ?

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    袋鼠云数栈基于CBO在Spark SQL优化上的探索

    Spark join 的实现有三种: 1.Broadcast Join 2.ShuffleHash Join 3.SortMerge Join ShuffleHash Join 和 SortMerge...● CBO 是数栈 Spark SQL 优化的更佳选择 相对于 RBO,CBO 无疑是更好的选择,它使 Spark SQL 的性能提升上了一个新台阶,Spark 作为数栈平台底层非常重要的组件之一,承载着离线开发平台上大部分任务...二、Spark SQL CBO 实现原理 Spark SQL 实现 CBO 的步骤分为两大部分,第一部分是统计信息收集,第二部分是成本估算: 1、统计信息收集 统计信息收集分为两个部分:第一部分是原始表信息统计...1)原始表信息统计 Spark ,通过增加新的 SQL 语法 ANALYZE TABLE 来用于统计原始表信息。...在介绍如何计算节点成本之前我们先介绍一些成本参数的含义,如下: Hr: HDFS 读取 1 个字节的成本 Hw: HDFS 写1 个字节的成本 NEt: 在 Spark 集群通过网络任何节点传输

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    pyspark之dataframe操作

    、创建dataframe 3、 选择和切片筛选 4、增加删除列 5、排序 6、处理缺失值 7、分组统计 8、join操作 9、空值判断 10、离群点 11、去重 12、 生成新列 13、的最大最小值...、创建dataframe # pandas dataframe创建spark dataframe colors = ['white','green','yellow','red','brown','pink...pandas,重复列会用_x,_y等后缀标识出来,但spark不会 # join会在最后的dataframe存在重复列 final_data = employees.join(salary, employees.emp_id...on='emp_id', how='left')\ .join(department, on='emp_id', how='left') final_data.show() 在join操作,我们得到一个有缺失值的...(4,4000)] df=spark.createDataFrame(df, schema=["emp_id","salary"]) df.show() # 求的最大最小值 from pyspark.sql.functions

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