Spark SQL 端到端的完整优化流程主要包括两个阶段：Catalyst 优化器和 Tungsten。其中，Catalyst 优化器又包含逻辑优化和物理优化两个阶段。...为了把开发者的查询优化到极致，整个优化过程的运作机制设计得都很精密，因此我会用三讲的时间带你详细探讨。 下图就是这个过程的完整图示，你可以先通过它对优化流程有一个整体的认知。...然后随着我的讲解，逐渐去夯实其中的关键环节、重要步骤和核心知识点，在深入局部优化细节的同时，把握全局优化流程，做到既见树木、也见森林。...val userFile: String = _ val usersDf = spark.read.parquet(userFile) usersDf.printSchema /** root |--...age", "userId") .filter($"age" < 30) .filter($"gender".isin("M")) val txFile: String = _ val txDf = spark.read.parquet
今天纠结了好长时间 , 才解决的一个问题 , 问题原因是 求得多条数据中, 时间和日期是最大的一条数据 先前是以为只要msx 函数就可以解决的 , Select * from tableName...， 因为测试的时候是一天中的两条数据， 没有不同的日期，所以当日以为是正确的 ，然而第二天写入数据了，要取出数据，却发现没有数据， 返回空的行， 以为都是代码又有问题 了，找了半天都没有 ，仔细看看了存储过程中的代码...这个是嵌套查询的语句。 先执行的是外部查询的语句 。 比如说有三条信息.用上面写的语句在SQL分析器中执行 分析下这样的查询 先查找的是 日期 ， 日期最大是下面两条语句 。 在对比时间 。...发现时间最大的只有一 条数据， 这样第二条数据就理所当然的被取出来了。 这个是当时测试的结果 但后来我修改了数据 。第二天测试发现，数据为空了。 没有数据 。...分析是这样的 查询到的最大天数是2013-03-18这条数据。第三行。 而时间最带的是21:12:21 是第二条数据 这样与的结果就是没有交集，为空了。 后来通过 查找课本和询问他人。
递归查询原理 SQL Server中的递归查询是通过CTE(表表达式)来实现。...是指递归次数上限的方法是使用MAXRECURION。 递归查询的优点 效率高，大量数据集下，速度比程序的查询快。...2、迭代公式是 UNION ALL 下面的查询语句。在查询语句中调用中CTE，而查询语句就是CTE的组成部分，即 “自己调用自己”，这就是递归的真谛所在。...最终的结果集是迭代公式返回的各个结果集的并集，求并集是由UNION ALL 子句定义的，并且只能使用UNION ALL 查询路径 下面我们通过层次结构查询子节点到父节点的PATH，我们对上面的代码稍作修改...具体结果如下： 以上就是递归查询的一些知识介绍了，自己可以动手实验一下，这个一般在面试中也经常会考察面试者，希望能帮助到大家~
Catalyst在由优化的逻辑计划生成物理计划的过程中，会根据org.apache.spark.sql.execution.SparkStrategies类中JoinSelection对象提供的规则按顺序确定...表如何被广播 如果有某个表的大小小于spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold参数规定的值（默认值是10MB，可修改），那么它会被自动广播出去。对应代码如下。...当逻辑计划的数据量小于广播阈值与Shuffle分区数的乘积，即小于spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold * spark.sql.shuffle.partitions时...，大前提是不优先采用Sort merge join，即spark.sql.join.preferSortMergeJoin配置项为false。...这个要求不高，所以Spark SQL中非小表的join都会采用此策略。
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...当我们全部使用长连接后，会发现有时候MySQL专用内存涨的特别快，这是因为MySQL在执行过程中临时使用的内存是管理在连接对象里面的，这些资源会在连接断开的时候才释放，所以长时间使用长连接累计下来，可能导致内存占用太大...MySQL拿到一个查询请求后，会先到缓存查查看看，如果之前执行过的语句就会将执行过的语句和结果以key-value对的形式，被直接存放在内存中，key是查询语句，value是结果。...除非是很久才更新一次的数据表，比如系统配置表，那这张表上的查询才适合使用查询缓存。...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
最后我得出的结论是：“窗口函数必须在WHERE和GROUP BY之后运行，所以你做不到”。但这让我想到了一个更大的问题 — SQL查询的实际运行顺序是什么？ 这是我凭直觉就知道的事情（“我肯定知道！...2、图解此图有助于你做出回答 此图是关于SQL查询的语义的 — 你可以通过它，对给定查询将返回什么结果进行推理，并回答如下问题： 我能在一个GROUP BY的结果上执行WHERE么？...所以： 当你只想了解哪些查询是有效的，以及如何推理给定查询的结果时，可以使用此图。 你不应该使用此图来解释查询性能或任何有关索引的事情，那是一个复杂得多的问题，涉及更多变量。...6、LINQ以FROM开始查询 LINQ（一种C#和VB.NET中的查询语法）使用的顺序为FROM … WHERE … SELECT。...（不过，我经常会先放一个WHERE来提高性能，而且我认为大多数数据库引擎实际也会先执行WHERE） 在R的dplyr中，你还能使用不同的语法来查询诸如Postgres、MySQL或SQLite等SQL数据库
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 在做嵌套查询时，如果嵌套的条件在另一张表中没有数据，则会报错。这时候可以用： ifnull(max(xx),”) 来进行处理。字符串也可以比较大小。...下面是代码： CONCAT( (SELECT IFNULL(MAX(sf.SF_MC),'') FROM fc_sfb sf WHERE sf.SF_ID = b.ca_province) ,
如果最后有时间，将相同的数据和查询加载到单节点Postgres中并查看我们如何进行比较总是很有趣。...这些碎片（是标准Postgres表）分布在多个物理节点上。这意味着您可以从系统中获得更多的集体能力。当您定位单个分片时，它非常简单：查询被重新路由到基础数据，一旦获得结果，它就会返回它们。...MapReduce作为一个概念 MapReduce在Hadoop生态系统中广为人知，但您不必跳入Java来利用。...然后取它们的平均值时，我们得到： average | date ---------+---------- 5 | 1/1/2019 3 | 1/2/2019 (2 rows) 请注意，在Citus中，您实际上不必运行多个查询...最好的部分可能是您不必编写数百行来完成它，您可以使用与编写相同的SQL来完成。在幕后，我们负责繁重的工作，但是很高兴知道它在幕后如何工作。
一、问题现象 今天有客户咨询到我们，他们利用spark sql查询简单的sql： select * from datetable limit 5; //假设表名是datetable 结果报错内存溢出：...因此，我们用hive原生sql查询，发现不存在这个问题。 二、排查问题 经过分析，发现被查询的表数据量特别大，整个表有1000多亿行数据。...一般这种海量数据大型数据表，往往是做了多重分区的。 经过查看，发现被查询的数据表是双重分区表（也就是有两个分区字段）。dt是第一个分区字段，表示天； hour是第二个分区字段，表示小时。...数据表存储在HDFS的目录结构也是： /${hive-warehouse}/dbname/tablename/dt=xxx/hour=xxx/files 根据之前使用spark sql的经验、以及逛社区查找的信息...三、验证结论 1、首先我们直接用spark sql查询： select * from datetable limit 5; 从日志可以查看出excutor在疯狂地扫描HDFS的文件： 而且这些被扫描的
什么是参数化查询？...看到这里本文似乎该结束了，但本文的标题“参数化”加了一个括号，说明我们抽象的不仅仅是参数，我们还可以抽象整个SQL查询。...三，抽象SQL查询：SQL-MAP技术 在本文第二部分，我们将SQL中的参数“抽象化”了，我们还可以进一步抽象整个SQL，看下面的抽象过程： 编写任意形式的合法SQL查询语句； 抽象SQL中的参数； 将整个...当然，单条SQL语句的操作我们不必请出SQL-MAP这种“重量级”的方式，还是使用框架中的ORM技术OQL吧，但这不是本文讨论的话题。...题外话： SQL-MAP思想并非PDF.NET数据开发框架独有，实际上，该思想也是从著名的iBatis框架借鉴而来的，但与iBatis不同的是，PDF.NET的SQL-MAP参数不需要定义专门的“参数类
映射每个元素和null，然后通过key（此时是元素）统计{reduceByKey就是对元素为KV对的RDD中Key相同的元素的Value进行binary_function的reduce操作，因此，Key...相同的多个元素的值被reduce为一个值，然后与原RDD中的Key组成一个新的KV对。}...，最后再同过map把去重后的元素挑出来。 A4 测试代码 import org.apache.spark....是初设定的partition数 val rdd = sc.parallelize(List(1, 2, 3, 3, 3, 3, 8, 8, 4, 9), 3) //因为distinct实现用...解释：这里仅供理解，在实际运行中，分区会随机使用以及每个分区处理的元素也随机，所以每次运行结果会不同。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 我们在实际应用中，或许会用到关于sql的联合查询的应用，下面来总结一下联合查询的具体应用，做一下记录便于记忆。...其实，union在下面的情形中使用才会显出优势来。...*查询中国用户中男性的信息和外国用户中男性用户的信息，数据是分别存在两个不同的数据表格中，且数据的字段名不一致* select id, cname ,csex from t_ca where csex...所以我们通过上面的例子可以看出来联合查询的应用场景就是： 要查询的结果来自于多个表，且多个表没有直接的连接关系，但查询的信息是一致的。...那我们在使用联合查询时需要注意的事项都有哪些，一起来看一下： 1、要求多条查询语句的查询列数是一致的。 2、要求多条查询语句的查询的每一列的类型和顺序最好是对应一致的。
为了能提高查询效率按优先级主要有一下策略： 1、尽可能早的执行选择操作(最基本的一条) 2、把笛卡尔积和随后的选择操作合并成F连接运算 3、同时计算一连串的选择和投影运算 4、保留同一子式的结果 5、适当对关系文件进行预处理
当表自查询的时候，就基本会用到递归的查询 比如一个员工表 主键 名字 职位 上级id 部门id id...1001 y100 1003 赵六 员工 1001 y100 像这张表就会用到自查询...， 有自查询的表的话，基本会用到递归查询 比如我要查询部门id为“y100”的，张三经理带领的这个团队底下所有的员工.
其核心框架是Spark，同时BDAS涵盖支持结构化数据SQL查询与分析的查询引擎Spark SQL和Shark，提供机器学习功能的系统MLbase及底层的分布式机器学习库MLlib、并行图计算框架GraphX...（2）Shark Shark是构建在Spark和Hive基础之上的数据仓库。目前，Shark已经完成学术使命，终止开发，但其架构和原理仍具有借鉴意义。...（3）Spark SQL Spark SQL提供在大数据上的SQL查询功能，类似于Shark在整个生态系统的角色，它们可以统称为SQL on Spark。...之前，Shark的查询编译和优化器依赖于Hive，使得Shark不得不维护一套Hive分支，而Spark SQL使用Catalyst做查询解析和优化器，并在底层使用Spark作为执行引擎实现SQL的Operator...（6）Tachyon Tachyon是一个分布式内存文件系统，可以理解为内存中的HDFS。为了提供更高的性能，将数据存储剥离Java Heap。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 连接查询 若一个查询同时涉及两个或两个以上的表，则称之为连接查询。...这两个表之间的联系是通过公共属性Sno实现的。 考虑下列等值连接查询语句 SELECT Student....嵌套查询又称子查询，是指在父查询的where条件语句中再插入一个子查询语句，连接查询都可以用子查询完成，反之不然。...例1：找出至少一门课程的成绩在90分以上的女学生的姓名 分析：已知的是分数大于90分这个条件，通过这个条件找出Study表中大于90分所对应的Sno,再通过连接查询Study表中对应Sno的SName...Sno可能有多个，所以要用到谓词 IN，如果用 =，则报错，因为 = 表示子查询的返回值是唯一的。
Index 什么是Apache Spark 弹性分布式数据集（RDD） Spark SQL Spark Streaming 什么是Apache Spark 1....Spark定义了很多对RDD的操作，如Map、Filter、flatMap、groupByKey和Union等，开发者可以直接使用； Spark会把中间数据缓存在内存中，从而加快了处理速度； Spark...： 转换操作，groupByKey和SQL中的groupBy类似，就是把对象的集合按某个key归类，返回的RDD中每个key对应一个序列。...SQL 其实在我们实际进行数据操作的时候，并不用像上面说的那样子操作，不需要到RDD层次进行编程的，Spark生态系统里有很多库可以用，而其中的数据查询模块Spark SQL就很常用。...当Spark面世的时候，Spark团队也是开了一个Shark来支持SQL语言查询数据，但Shark的本质是Hive，对Hive是十分依赖的，制约了Shark和其他Spark组件之间的集成。
需求背景：在理财 APP 中，素材、广告位、产品、策略有时候是多对多的关系。比如，在内容中台，一个素材可能关联理财、基金、存款某些产品，那我们统计该素材的好不好，转化率好不好，该归属于哪些业务？...-- STRING_AGG 函数是 SQL:2016 标准中新增的函数，不是所有的数据库管理系统都支持该函数。...-- Spark 3.0 中，STRING_AGG 函数被引入作为 SQL:2016 标准的一部分。你可以使用 STRING_AGG 函数将每个分组的数据拼接成一个字符串。...，查询选修数据的同学的所有选修课程，结果中的选修课程是数组类型-- 创建表的第二种形式，student_copy 是create table student_copy as select name, collect_list...，查询有哪些不同的课程？
先来回答标题所提的问题，这里的答案是列存储，下面对列存储及在列存储加速 Spark SQL 查询速度进行介绍 列存储 什么是列存储 传统的数据库通常以行单位做数据存储，而列式存储（后文均以列存储简称）以列为单位做数据存储...优势 列存储相比于行存储主要有以下几个优势： 数据即索引，查询是可以跳过不符合条件的数据，只读取需要的数据，降低 IO 数据量（行存储没有索引查询时造成大量 IO，建立索引和物化视图代价较大） 只读取需要的列...，进一步降低 IO 数据量，加速扫描性能（行存储会扫描所有列） 由于同一列的数据类型是一样的，可以使用高效的压缩编码来节约存储空间 当然列存储并不是在所有场景都强于行存储，当查询要读取多个列时，行存储一次就能读取多列...Spark 原始支持 parquet 和 orc 两个列存储，下文的实践使用 parquet 使用 Parquet 加速 Spark SQL 查询 在我的实践中，使用的 Spark 版本是 2.0.0，...使用 Parquet 格式的列存储主要带来三个好处 大大节省存储空间 使用行存储占用 44G，将行存储转成 parquet 后仅占用 5.6G，节省了 87.2% 空间，使用 Spark 将数据转成列存储耗时
Spark SQL中对Json支持的详细介绍 在这篇文章中，我将介绍一下Spark SQL对Json的支持，这个特性是Databricks的开发者们的努力结果，它的目的就是在Spark中使得查询和创建JSON...而Spark SQL中对JSON数据的支持极大地简化了使用JSON数据的终端的相关工作，Spark SQL对JSON数据的支持是从1.1版本开始发布，并且在Spark 1.2版本中进行了加强。...SQL中对JSON的支持 Spark SQL提供了内置的语法来查询这些JSON数据，并且在读写过程中自动地推断出JSON数据的模式。...在Spark SQL中所有的查询，查询的返回值是SchemaRDD对象。...(println) 查询的结果可以直接使用，或者是被其他的分析任务使用，比如机器学习。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
