然后发现GROUP BY必须放在ORDER BY的前面 但这样又会导致不能取最新的一条数据 于是用了一个“子查询”的办法解决 <select id="cowBeer" resultType="map"...SELECT DISTINCT [字段] FROM [表名] AS msg, [表名] AS user WHERE [条件] ORDER...BY [创建时间字段] DESC ) r GROUP BY r....[分组条件] ORDER BY r.[创建时间字段] DESC
再来看一个 ---- 案例三：explain select * from employees where name = ‘LiLei’ order by age , position 这个SQL和案例二的很相似...在name都是LiLei 的情况下 ， order by age , position 结合索引树 ，age和position用于排序 也是有序的，应该不会走using filesort 我们来看下执行计划...---- group by 优化 group by与order by类似，其实质是先排序后分组，遵照索引创建顺序的最左前缀法则。...对于group by的优化如果不需要排序的可以加上order by null禁止排序。 where高于having，能写在where中的限定条件就不要去having限定了。...---- 小结 MySQL支持两种方式的排序filesort和index，Using index是指MySQL扫描索引本身完成排序 order by满足两种情况会使用Using index A
order by 和 group by 的区别 order by 和 group by 的区别： 1，order by 从英文里理解就是行的排序方式，默认的为升序。...order by 后面必须列出排序的字段名，可以是多个字段名。 2，group by 从英文里理解就是分组。必须有“聚合函数”来配合才能使用，使用时至少需要一个分组标志字段。...group by不能跟where一起用吗？ 可以。注意：where肯定在group by 之前。 一，group by 字句也和where条件语句结合在一起使用。...二，需要注意having和where的用法区别： 1.having只能用在group by之后，对分组后的结果进行筛选(即使用having的前提条件是分组)。...三，当一个查询语句同时出现了where,group by,having,order by的时候，执行顺序和编写顺序是： 1.执行where xx对全表数据做筛选，返回第1个结果集。
--where--group by--having--order by 其中select和from是必须的，其他关键词是可选的，这六个关键词的执行顺序 与sql语句的书写顺序并不是一样的...by,having,order by的时候，执行顺序和编写顺序 使用count（列名）当某列出现null值的时候，count（*）仍然会计算，但是count(列名)不会。...二、数据分组(group by ): select 列a,聚合函数（聚合函数规范） from 表明 where 过滤条件 group by 列a group by 字句也和where条件语句结合在一起使用...三、使用having字句对分组后的结果进行筛选，语法和where差不多:having 条件表达式 需要注意having和where的用法区别： 1.having只能用在group by之后，对分组后的结果进行筛选...四、当一个查询语句同时出现了where,group by,having,order by的时候，执行顺序和编写顺序是： 1.执行where xx对全表数据做筛选，返回第1个结果集。
pandas的dataframe转spark的dataframe from pyspark.sql import SparkSession # 初始化spark会话 spark = SparkSession...\ .builder \ .getOrCreate() spark_df = spark.createDataFrame(pandas_df) spark的dataframe转pandas...的dataframe import pandas as pd pandas_df = spark_df.toPandas() 由于pandas的方式是单机版的，即toPandas()的方式是单机版的，...所以参考breeze_lsw改成分布式版本： import pandas as pd def _map_to_pandas(rdds): return [pd.DataFrame(list(rdds...df_pand = pd.concat(df_pand) df_pand.columns = df.columns return df_pand pandas_df = topas(spark_df
SparkSession是Spark最新的SQL查询起始点，实质上是SQLContext和HiveContext的组合，所以在SQLContext和HiveContext上可用的API在SparkSession...当我们使用spark-shell的时候，Spark框架会自动的创建一个名称叫做Spark的SparkSession，就像我们以前可以自动获取到一个sc来表示SparkContext。...order by 1.orderBy和sort：按指定字段排序，默认为升序 2.sortWithinPartitions 和上面的sort方法功能类似，区别在于sortWithinPartitions...group by 1.groupBy：根据字段进行group by操作 2.cube和rollup：group by的扩展 3.GroupedData对象 该方法得到的是GroupedData类型对象...一般与groupBy方法配合使用。
join on：指定查询数据源自多表连接及条件 where：设置查询结果过滤条件 group by：设置分组聚合统计的字段 having：依据聚合统计后的字段进一步过滤 order by：设置返回结果排序依据...group by关键字用于分组聚合，实际上包括了分组和聚合两个阶段，由于这一操作属于比较规范化的操作，所以Pandas和Spark中也都提供了同名关键字，不同的是group by之后所接的操作算子不尽相同...distinct在SQL中用于对查询结果去重，在Pandas和Spark中，实现这一操作的函数均为drop_duplicates/dropDuplicates。 8）order by。...order by用于根据指定字段排序，在Pandas和Spark中的实现分别如下： Pandas：sort_index和sort_values，其中前者根据索引排序，后者根据传入的列名字段排序，可通过传入...SQL中还有另一个常用查询关键字Union，在Pandas和Spark中也有相应实现： Pandas：concat和append，其中concat是Pandas 中顶层方法，可用于两个DataFrame
SQL是我的短板，通过Spark SQL又练习了group by、join 、case when 等语法。...Zip-code movies.dat 格式：MovieID::Title::Genres ratings.dat 格式：UserID::MovieID::Rating::Timestamp 一、创建Dataset和Dataframe...二、Group by 分组 统计各职业男性、女性人数 userDF.groupBy("occupation","gender") .agg(count("gender"..." group by occupation,gender order by occupation desc,gender asc").show(); 四、case when 实现更好的输出格式 case..." sum(CASE gender WHEN 'M' THEN 1 ELSE 0 END)Male " + "from user group by occupation order by
一、创建DataFrame和Dataset 1.1 创建DataFrame Spark 中所有功能的入口点是 SparkSession，可以使用 SparkSession.builder() 创建。...Spark 支持两种方式把 RDD 转换为 DataFrame，分别是使用反射推断和指定 Schema 转换： 1....分组统计部门人数 df.groupBy("deptno").count().show() 四、使用Spark SQL进行基本查询 4.1 Spark SQL基本使用 // 1.首先需要将 DataFrame...spark.sql("SELECT * FROM emp ORDER BY sal DESC LIMIT 3").show() // 6.distinct 查询所有部门编号 spark.sql("SELECT...DISTINCT(deptno) FROM emp").show() // 7.分组统计部门人数 spark.sql("SELECT deptno,count(ename) FROM emp group
//6.按年龄进行分组并统计相同年龄的人数 spark.sql("select age,count(age) from t_person group by age").show //...DataFrame 数据结构相当于给RDD加上约束Schema，知道数据内部结构（字段名称、字段类型），提供两种方式分析处理数据：DataFrame API（DSL编程）和SQL（类似HiveQL编程）... 第四步、控制台打印结果数据和关闭SparkSession； 基于SQL编程 也可以实现类似HiveQL方式进行词频统计，直接对单词分组group by，再进行count即可，步骤如下： 第一步、构建...{DataFrame, Dataset, SparkSession} /** * Author itcast * Desc 使用SparkSQL完成WordCount---SQL风格和DSL风格...by value |order by count desc |""".stripMargin spark.sql(sql).show() //使用DSL
2、Spark on Hive和Hive on Spark Spark on Hive： Hive只作为储存角色，Spark负责sql解析优化，执行。...Hive on Spark：Hive即作为存储又负责sql的解析优化，Spark负责执行。 二、基础概念 1、DataFrame ? DataFrame也是一个分布式数据容器。...同时，与Hive类似，DataFrame也支持嵌套数据类型（struct、array和map）。...by age df.groupBy(df.col("age")).count().show(); /** * 将DataFrame注册成临时的一张表，这张表临时注册到内存中...age,count(1) from jtable group by age"); DataFrame sql2 = sqlContext.sql("select * from jtable");
昨天小强带着大家了解了Spark SQL的由来、Spark SQL的架构和SparkSQL四大组件：Spark SQL、DataSource Api、DataFrame Api和Dataset Api...今天小强和大家一起揭开Spark SQL背后DataFrame和Dataset的面纱。...DataFrame和Dataset演变 Spark要对闭包进行计算、将其序列化，并将她们发送到执行进程，这意味着你的代码是以原始形式发送的，基本没有经过优化。...引入DataFrame和Dataset可以处理数据代码更加易读，支持java、scala、python和R等。...小结 小强从DataFrame和Dataset演变以及为什么使用他们，还有对于DataFrame和Dataset创建和互相转换的一些实践例子进行介绍，当时这些都是比较基础的。
dataframe 对与字段中含有逗号，回车等情况，pandas 是完全可以handle 的，spark也可以但是2.2之前和gbk解码共同作用会有bug 数据样例 1,2,3 "a","b, c","...by tests_count \ order by count(1) desc") count_sdf_testnumber.show() 4.3 聚合操作与统计 pyspark 和pandas 都提供了类似...("SELECT STATUS,count(1) shuliang FROM export where TYPE = 'Parents' group by STATUS order by count...直方图，饼图 4.4 Top 指标获取 top 指标的获取说白了，不过是groupby 后order by 一下的sql 语句 ---- 5.数据导入导出 参考：数据库，云平台，oracle，aws，es...本地文件上传至aws es spark dataframe录入ElasticSearch 等典型数据ETL功能的探索。
拿 pandas 举例子，当创建了一个 DataFrame 后，无论行和列上数据都是有顺序的，因此，在行和列上都可以使用位置来选择数据。...Spark DataFrame 和 Koalas 不是真正的 DataFrame 这些 DataFrame 系统的代表是 Spark DataFrame， Spark 当然是伟大的，它解决了数据规模的问题...实际上，因为 Koalas 也是将 pandas 的操作转成 Spark DataFrame 来执行，因为 Spark DataFrame 内核本身的特性，注定 Koalas 只是看上去和 pandas...或者 cuDF DataFrame 来存储数据和执行真正的计算。...pandas 一致的排序特性，因此对于 groupby 等操作，无需担心结果和所想不一致。
Spark SQL还提供了多种使用方式，包括DataFrames API和Datasets API。...DataFrame 提供了详细的结构信息schema列的名称和类型。...入口-SparkSession ●在spark2.0版本之前 SQLContext是创建DataFrame和执行SQL的入口 HiveContext通过hive sql语句操作hive表数据，兼容hive...开窗用于为行定义一个窗口(这里的窗口是指运算将要操作的行的集合)，它对一组值进行操作，不需要使用 GROUP BY 子句对数据进行分组，能够在同一行中同时返回基础行的列和聚合列。...●聚合函数和开窗函数 聚合函数是将多行变成一行，count,avg… 开窗函数是将一行变成多行； 聚合函数如果要显示其他的列必须将列加入到group by中 开窗函数可以不使用group by，直接将所有信息显示出来
groupBy("列名", ...).sum(列名) 求和 groupBy("列名", ...).count() 求个数 groupBy("列名", ...).agg 可以将多个方法进行聚合...e","gz"))).toDF("id","name","addr"); df.registerTempTable("stu"); sqlContext.sql("select * from stu order...by addr").show() sqlContext.sql("select * from stu order by addr desc").show() 3>分组查询 val sqlContext...toDF("id","name","addr"); df.registerTempTable("stu"); sqlContext.sql("select addr,count(*) from stu group..."name", "age") t1.registerTempTable("stu") val result = sqc.sql("select * from stu") //DataFrame
近年来，大数据的计算引擎越来越受到关注，spark作为最受欢迎的大数据计算框架，也在不断的学习和完善中。...可以看到想要去做一些类似Group by的操作，Streaming是非常不便的。Structured Streaming则完美的解决了这个问题。 ?...剩余的工作则跟普通的DataFrame一样，可以去map、filter，也可以去groupby().count()。...然后引入spark sql必要的方法（如果没有import spark.implicits._，基本类型是无法直接转化成DataFrame的）。...DataFrame转成单列的DataSet，然后通过空格切分每一行，再根据value做groupby，并统计个数。
---- 案例三：电影评分数据分析 使用电影评分数据进行数据分析，分别使用DSL编程和SQL编程，熟悉数据处理函数及SQL使用，业务需求说明： 对电影评分数据进行统计分析，获取Top10电影...{DataFrame, Dataset, SparkSession} import org.apache.spark.storage.StorageLevel /** * 需求：对电影评分数据进行统计分析...COUNT(movieId) AS cnt_rating |FROM | view_temp_ratings |GROUP...BY | movieId |HAVING | cnt_rating > 200 |ORDER...rating") // 分组：按照电影ID，获取平均评分和评分次数 .groupBy($"movieId") .agg(
Index Structured Streaming模型 API的使用 创建 DataFrame 基本查询操作 基于事件时间的时间窗口操作 延迟数据与水印 结果流输出 上一篇文章里，总结了Spark 的两个常用的库...（Spark SQL和Spark Streaming），可以点击这里进行回顾。...其中，SparkSQL提供了两个API：DataFrame API和DataSet API，我们对比了它们和RDD： ?...# 这个 DataFrame 代表词语的数据流，schema 是 { timestamp: Timestamp, word: String} windowedCounts = words.groupBy...# streaming DataFrame of schema { timestamp: Timestamp, word: String } # Group the data by window
store_sales.ss_item_sk = item.i_item_sk and item.i_manufact_id = 436 and dt.d_moy=12 group...MapJoin-mapfile21--.hashtable (156018 bytes) 2016-08-29 11:35:44 Dump the side-table for tag: 1 with group...，可大大提高性能 val itemFiltered = item.filter( $"i_manufact_id" === 436) //groupBy 返回 RelationalGroupedDataset...对象，再对调用agg，可返回 包含 grouping columns 和 聚合列 的 DataFrame date_dim.filter($"d_moy" === 12).join(store_sales...d_date_sk" === $"ss_sold_date_sk", "inner").join(itemFiltered, $"ss_item_sk" === $"i_item_sk", "inner").groupBy
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