答：为了避免并发访问产生的不利影响，SQL Server有两种并发访问的控制机制： 锁、行版本控制，表后面加nolock是解决并发访问的方案之一。...锁管理器通过查询分析器分析待执行的sql语句，来判断语句将会访问哪些资源，进行什么操作，然后结合设定的隔离级别自动分配管理需要用到的锁。...，或者是第二次查询的条目不在第一次查询的内容中。...最后说下nolock和with(nolock)的几个小区别： 1:SQL05中的同义词，只支持with(nolock); 2:with(nolock)的写法非常容易再指定索引。...跨服务器查询语句时 不能用with (nolock) 只能用nolock 同一个服务器查询时 则with (nolock)和nolock都可以用 比如SQL code： select * from
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。...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...sql至少会扫描一个完整的第一重分区的数据，当数据量很大的时候，因此往往会出现内存不足。...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
为了以交互方式运行查询，组织部署昂贵，专有的企业数据仓库（EDW）和刚性、冗长的ETL管道。 Hive和EDW之间性能的鲜明对比导致了业界的巨大争论，质疑了一般数据处理引擎的查询处理的固有缺陷。...许多人认为SQL的交互性需要（即EDW）构建的昂贵的专用运行时为其的查询处理。Shark成为Hadoop系统中第一个交互式SQL，是唯一一个基于一般运行时（Spark）构建的。...它表明，Hive缓慢的缺陷是根本的，一个通用引擎，如Spark可以结合两个世界的最好的引擎：它可以和EDW一样快，以及和Hive / MapReduce一样优秀。 你为什么要关心这个看似学术的辩论？...在通用运行引擎时之上构建SQL查询引擎可以统一许多不同的强大模型，例如批处理，流式处理，机器学习。它使数据科学家和工程师能够更快地使用更复杂的方法。...它真正统一了SQL和复杂的分析，允许用户混合和匹配SQL和更高级的分析的命令性编程API。 对于开源黑客，Spark SQL提出了一种创新的，优雅的构建查询规划器的方法。
StreamingPro目前已经涵盖流式/批处理，以及交互查询三个领域，实现配置和SQL化 前言 StreamingPro 原来仅仅是用来作为Spark Streaming的一个配置化+SQL封装...准备工作 下载StreamingPro README中有下载地址 如果你使用了 Spark 2.0 版本，则要下载对应页面上的Spark 安装包。...Snip20160709_5.png 目前支持elasticsearch 索引,HDFS Parquet 等的查询，并且支持多表查询。...除了交互式界面以外，也支持接口查询： http://127.0.0.1:9004/runtime/spark/sql 参数支持： 参数名 示例 说明 tableName.abc hdfs://cluster...)/5)5 as b FROM abc group by floor(floor(time/100)/5)5 查询SQL loader_clzz.abc org.elasticsearch.spark.sql
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，...列存储耗时: 1.3s 加速 78 倍 当然，上文也提到了，列存储在查询需要读取多列时并不占优势： Sql: select f1, f2, f3...f17 from tbInRow/tbInParquet
首先说一下，这里解决的问题应用场景： sparksql处理Hive表数据时，判断加载的是否是分区表，以及分区表的字段有哪些？再进一步限制查询分区表必须指定分区？...这里涉及到两种情况：select SQL查询和加载Hive表路径的方式。这里仅就"加载Hive表路径的方式"解析分区表字段，在处理时出现的一些问题及解决作出详细说明。...如果大家有类似的需求，笔者建议通过解析Spark SQL logical plan和下面说的这种方式解决方案结合，封装成一个通用的工具。...，这里仅以示例的程序中涉及到的源码中的class、object和方法，绘制成xmind图如下，想细心研究的可以参考该图到spark源码中进行分析。...解决方案（亲测有效） 1.在Spark SQL加载Hive表数据路径时，指定参数basePath，如 sparkSession.read.option("basePath","/spark/dw/test.db
15、 Spark SQL的SQL 15.1 Spark SQL所支持的SQL语法 select [distinct] [column names]|[wildcard] from tableName...join | right join |right outer join | full join | full outer join] on join condition 15.2 Spark SQL的...SQL的框架 ?...复制到Spark安装目录下的conf目录中。...该方法存在一个缺陷，如果HDFS或Hive的配置修改了，则需要手动修改Spark对应的配置文件。
什么是 Spark SQL Spark SQL 是 Spark 用于结构化数据(structured data)处理的 Spark 模块. ...在内部, Spark SQL 使用这些额外的信息去做一些额外的优化. 有多种方式与 Spark SQL 进行交互, 比如: SQL 和 Dataset API....Integrated(易整合) 无缝的整合了 SQL 查询和 Spark 编程. ? 2....从 API 易用性的角度上看，DataFrame API提供的是一套高层的关系操作，比函数式的 RDD API 要更加友好，门槛更低。 ? ...如果我们能将filter下推到 join下方，先对DataFrame进行过滤，再join过滤后的较小的结果集，便可以有效缩短执行时间。 而Spark SQL的查询优化器正是这样做的。
导读 当今信息时代，数据堪称是最宝贵的资源。沿承系列文章，本文对SQL、Pandas和Spark这3个常用的数据处理工具进行对比，主要围绕数据查询的主要操作展开。 ?...本文首先介绍SQL查询操作的一般流程，对标SQL查询语句的各个关键字，重点针对Pandas和Spark进行介绍，主要包括10个常用算子操作。...在最新TIOBE排行榜中，SQL位居第10位 一般而言，一句标准的SQL语句按照书写顺序通常含有如下关键词： select：指定查询字段 distinct：对查询结果字段进行去重 from：明确查询的数据库和表...，但查询资料未果后，就放弃了…… 当然，本文的目的不是介绍SQL查询的执行原理或者优化技巧，而仅仅是对标SQL查询的几个关键字，重点讲解在Pandas和Spark中的实现。...03 小节 对标SQL标准查询语句中的常用关键字，重点对Pandas和Spark中相应操作进行了介绍，总体来看，两个计算框架均可实现SQL中的所有操作，但Pandas实现的接口更为丰富，传参更为灵活；而
摘 要 在自定义的程序中编写Spark SQL查询程序 1.通过反射推断Schema package com.itunic.sql import org.apache.spark.sql.SQLContext... * Spark SQL * 通过反射推断Schema * by me: * 我本沉默是关注互联网以及分享IT相关工作经验的博客， * 主要涵盖了操作系统运维、计算机编程、项目开发以及系统架构等经验...{SparkConf, SparkContext} import org.apache.spark.sql....{Row, SQLContext} import org.apache.spark.sql.types._ /** * Created by itunic.com on 2017/1/2.... * Spark SQL * 通过StructType直接指定Schema * by me: * 我本沉默是关注互联网以及分享IT相关工作经验的博客， * 主要涵盖了操作系统运维、
这既避免了从硬盘反复加载以及通过网络转移数据的开销，也避免了为很少访问的数据提供过多的内存资源而造成性能限制或资源浪费。 综上所述最适合我们基础设施的应用场景是Ad Hoc查询。...性能评估 我们抽取了四个不同大小的线上查询作实验，并且以四种不同环境运行这些查询, 后文以不同模式来区分这些环境： Yarn模式，是当前线上的生产环境。...Spark模式，在标签集群上运行没有Alluxio作为中间层的Spark计算环境。...因此，如果SQL是一个涉及缓存白名单中表的数据查询,那么表的路径将会被转换为一个Alluxio的URI，这样应用程序就可以从Alluxio读取相关数据。...如果SQL是一个DML 或 DCL 操作，它保持和原来一样，并直接写入远程文件系统（本例中既是HDFS）。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 最近在做各类小应用，用到了MYSQL，有时候会用到一些比较复杂的嵌套查询，在研究怎么通过SQL实现这些。...score 1 math 78 2 math 83 3 physics 90 … … … 现在想查询七年级学生的数学成绩，那么sql语句应该这么写： select * from stu left...join sco on stu.id = sco.stu_id where stu.grade = 7 and sco.subject = "math"; 两个表都有过滤条件，博主在实际应用场景下，两个表要复杂得多...，查询语句括起来，紧跟一个表的临时命名。...事实上，sql功能强大，可以实现许多复杂业务的查询。在实际场景，其实很容易遇到这样的情形。
， 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...，发现这样返回的数据的确是空的。...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 。...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。...问题解决了 ，办法就是通过排序的方法 order by Desc 的降序排顺 ，排序可以是通过不同的方式，可以叠加的 上面的语句若果改正为以下语句，就会是想要结果 select top 1 * from
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 查询学生上课人数超过 “Eastern Heretic” 的任意一门课的学生人数的课程信息，请使用 ANY 操作符实现多行子查询。...: 第一层的父查询为在课程表 courses 中查询满足条件的全部课程信息，这个条件由子查询来完成，即为，查询学生上课人数超过 ”Eastern Heretic“ 的任意一门课的学生人数。...这一部分的子查询中需要结合 ANY 操作符实现。之后，再将子查询进行拆分，形成第二层的嵌套子查询。...第二层的父查询为在课程表 courses 中根据教师 id 查询学生上课人数， 其子查询为在教师表 teachers 中查找教师名 name 为 “Eastern Heretic” 的教师 id。...结合以上，使用 SQL 中子查询的方式如下：) SELECT * FROM `courses` WHERE `student_count` > ANY ( SELECT `student_count
记录一下个人对sparkSql的catalyst这个函数式的可扩展的查询优化器的理解，目录如下： 0. Overview 1. Catalyst工作流程 2. Parser模块 3....Reference Overview Spark SQL的核心是Catalyst优化器，是以一种新颖的方式利用Scala的的模式匹配和quasiquotes机制来构建的可扩展查询优化器。 ?...parser切词 Spark 1.x版本使用的是Scala原生的Parser Combinator构建词法和语法分析器，而Spark 2.x版本使用的是第三方语法解析器工具ANTLR4。...Spark2.x SQL语句的解析采用的是ANTLR4，ANTLR4根据语法文件SqlBase.g4自动解析生成两个Java类：词法解析器SqlBaseLexer和语法解析器SqlBaseParser。...词义注入 //org.apache.spark.sql.catalyst.analysis.Analyzer.scala lazy val batches: Seq[Batch] = Seq( //
包含 Hive 支持的 Spark SQL 可以支持 Hive 表访问、UDF (用户自定义函数)以及 Hive 查询语言(HiveQL/HQL)等。...需要强调的一点是，如果要在 Spark SQL 中包含Hive 的库，并不需要事先安装 Hive。一般来说，最好还是在编译Spark SQL时引入Hive支持，这样就可以使用这些特性了。...若要把 Spark SQL 连接到一个部署好的 Hive 上，你必须把 hive-site.xml 复制到 Spark的配置文件目录中($SPARK_HOME/conf)。...使用外置的 Hive 2.1 准备工作 1. Spark 要接管 Hive 需要把 hive-site.xml copy 到conf/目录下....2.2 启动 spark-sql 在spark-shell执行 hive 方面的查询比较麻烦.spark.sql("").show Spark 专门给我们提供了书写 HiveQL 的工具: spark-sql
查询 说到查询，我们要回答两个问题：1.查询什么？2.从哪查询？我们可以使用 SQL 的 SELECT 子句来表达要查询什么。使用 FROM 子句来表达从哪查询。...但是比较规范的做法是，SQL 的关键字大写，表名或者字段名小写，这样更易于阅读和调试代码。 下面我们来演示下，如何从 products 表中查询 prod_name。...首先用 SELECT 来列出要查询什么？然后是用 FROM 列出从哪查询。...但是比较好的习惯是，将 SQL 语句写在多行上，这样使得代码更容易阅读和调试。 刚才我们从数据库表中查询的是单个列，我们还可以从数据库表中查询多个列。...而且，DISTINCT 关键字要放在所有要查询的列的最前面。不可以放在中间位置。
Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块，它提供了一个编程抽象叫做DataFrame并且作为分布式SQL查询引擎的作用。 b、为什么要学习Spark SQL？ ...所有Spark SQL的应运而生，它是将Spark SQL转换成RDD，然后提交到集群执行，执行效率非常快！ c、Spark的特点： 易整合、统一的数据访问方式、兼容Hive、标准的数据连接。...从API易用性的角度上 看，DataFrame API提供的是一套高层的关系操作，比函数式的RDD API要更加友好，门槛更低。...在Spark SQL中SQLContext是创建DataFrames和执行SQL的入口，在spark-1.5.2中已经内置了一个sqlContext： 1.在本地创建一个文件，有三列，分别是id、name...注册成表 personDF.registerTempTable("t_person") //查询年龄最大的前两名 sqlContext.sql("select * from t_person order
在sql语句中，除了select、from等关键字以外，其他大部分元素都可以理解为expression，比如： select a,b from testdata2 where a>2 这里的 a,b,...举个例子： select a,b from testdata2 where a>2 and rand()>0.1 上面的代码中，rand表达式就是不确定的（因为对于一个固定的输入值的查询，rand得出的结果是随机的...with as 语句真的会把查询的数据存内存嘛？...SparkSql LogicalPlan的resolved变量 Spark sql 生成PhysicalPlan（源码详解） 一文搞懂 Maven 原理 AstBuilder.visitTableName...详解 从一个sql任务理解spark内存模型 Spark sql规则执行器RuleExecutor(源码解析) spark sql解析过程中对tree的遍历（源码详解） 一文搞定Kerberos
经过一段时间推广和使用，目前在交互查询和离线ETL很多场景和计算都已经支持了Spark SQL： 本文主要分享了从Hive3 SQL切换成Spark3 SQL的实践。...例如：新增字段A后并执行新的写入语句后，查询A字段值为NULL。 这是因为Spark在读写存在该属性的Hive表时，会优先使用该属性提供的映射值来生成表结构。...Spark集成Ranger的要先解析SQL取得相关的表和字段，以判断当前用户是否有权限读写，而Spark 3.0到Spark 3.2.1的解析SQL做了很多修改，所以我们修改了相关的代码来适配Spark...动态资源可以节省很多资源，但是要依赖shuffle service。...小文件过多，会增大Namenode的压力，同时对查询性能也有很大影响。
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