行动算子（Action）： 行动算子用于触发实际的计算并返回结果。当应用行动算子时，Spark将执行由之前的转换算子构建的RDD执行计划，并将计算结果返回给驱动程序或将结果写入外部存储系统。...行动算子是具体执行计算的触发点，会导致Spark执行计算图中的转换算子，并返回一个结果或将结果写入外部存储。...行动算子触发实际的计算，并返回结果或将结果写入外部存储。行动算子是具体执行计算的触发点。 7....SparkSQL中join操作与left join操作的区别 join和SQL中的inner join操作很相似，返回结果是前面一个集合和后面一个集合中匹配成功的，过滤掉关联不上的。...left Join类似于SQL中的左外关联left outer join，返回结果以第一个RDD为主，关联不上的记录为空。 12.
几何对象在SRDD层存储和处理后，用户可以调用空间查询处理层提供的空间查询**，geospark在内存集群中处理该查询，并将最终结果返回给用户。...mumBoundingRectangle()：此操作为SRDD中的每个对象查找最小边界矩形，或返回一个包含SRDD中所有内部对象的最小边界矩形。...删除由于全局网格分区阶段而存在的空间对象副本。 将结果返回到spark程序的下一阶段(如果需要)，或者将结果集保存到磁盘。...4.3 空间连接查询 为了加快空间连接查询的速度，几乎所有的算法都创建了空间索引或网格文件。...最终得到符合连接关系的结果集。 以连接要素为Key，目标要素为Value，对结果集进行分组聚合，除去重复目标数据，得到最终的结果集。
在输入表上执行的查询将会生成 “结果表”。每个触发间隔（trigger interval）（例如 1s），新的行追加到输入表，最终更新结果表。...如果查询不包含聚合操作，它将等同于附加模式。 请注意，每种模式适用于某些类型的查询。这将在后面详细讨论。...此外，该模型也可以自然的处理接收到的时间晚于 event-time 的数据。因为 Spark 一直在更新结果表，所以它可以完全控制更新旧的聚合数据，或清除旧的聚合以限制中间状态数据的大小。...它们是立即运行查询并返回结果的操作，这在流数据集上没有意义。相反，这些功能可以通过显式启动流式查询来完成。 count()：无法从流式 Dataset 返回单个计数。...可以返回 true（继续写入）或 false（无需写入）。如果返回 false，process 不会在任何行上被调用。
查询方式 4.1 REST API 查询 用户可通过REST API的方式将请求包装为JSON格式进行查询，返回的结果也是JSON格式，接下来主要说明下请求JSON的格式。...⼀一起返回⼀一个结果集， none:按照创建索引时的最⼩粒度做聚合计算，最⼩粒度是毫秒为单位，不推荐使⽤，性能较差 minute:以分钟作为聚合的最⼩小粒度 fifteen_minute:15分钟聚合...，不不只局限于Simple聚合粒度提供的固定聚合粒度，⽽是以毫秒为单位⾃定义聚合粒度。...主要需要理解的是三种内置的聚合查询，本质上做的操作是这样的。 timeseries: 时序查询，实际上即是对数据基于时间点(timestamp)的一次上卷。适合用来看某几个度量在一个时间段内的趋势。...排序可按时间降序或升序。 topN: 在时间点的基础上，又增加了一个维度(OLAP的概念算两个维度)，进而对源数据进行切片，切片之后分别上卷，最后返回一个聚合集，你可以指定某个指标作为排序的依据。
行动 - KeyValue - 单PairRDD (1) countByKey：对每个键对应的元素分别计数 (2) collectAsMap：将结果以映射表的形式返回，以便查询 (3) lookup：返回给定键对应的所有值...Spark的两个共享变量，累加器（accumulator）与广播变量（broadcast variable），分别为结果聚合、广播这两种常见的通信模式突破了这一限制。 1....Spark可以抢占式地在另一个节点上启动一个“投机”（speculative）型的任务副本，如果该任务更早结束就可以直接获取结果。...诸如打开数据库连接或创建随机数生成器等操作。 Spark UI 默认Spark UI在驱动程序所在机器的4040端口。...在聚合、分组操作时，可以指定分区数（不指定会根据集群推算一个默认分区数），例如PairRDD的大多数聚合、分组操作，用第二个参数指定分区数。
物化视图 因为多个查询经常需要相同的中间汇总表或联接表，所以可以通过将中间表预先计算和缓存到视图中来避免昂贵、重复的查询部分共享。 查询结果缓存 配置单元过滤并缓存相似或相同的查询。...您提交给Hive的SQL查询的执行方式如下： Hive编译查询。 Tez执行查询。 资源是为整个集群中的应用程序分配的。 Hive更新数据源中的数据并返回查询结果。...企业越来越希望运行SQL工作负载，这些工作负载返回的结果要比批处理提供的结果更快。这些企业通常希望数据分析应用程序支持交互式查询。低延迟分析处理（LLAP）可以提高交互式查询的性能。...在CDP公共云上运行的Hive交互式查询满足了低延迟、可变参数基准，Hive LLAP在15秒或更短的时间内响应了该基准。LLAP使应用程序开发和IT基础结构能够运行返回实时或接近实时结果的查询。...查询按分区过滤列，从而将扫描限制在一个或几个匹配的分区上。当WHERE子句中存在分区键时，将直接进行分区修剪。分区列是虚拟的，不写入主表，因为这些列对于整个分区都是相同的。
查询结果明显小于源数据，换句话说，数据被过滤或聚合后能够被盛放在单台服务器的内存中 3、与oltp比较 与OLAP 不同的是， OLTP系统强调数据库内存效率，强调内存各种指标的命令率，强调绑定变量，...Presto支持标准的ANSI SQL，包括复杂查询、聚合（aggregation）、连接（join）和窗口函数（window functions)。...等等）以支持高级分析功能 支持使用磁盘进行连接和聚合，当操作使用的内存溢出时转为磁盘操作 允许在where子句中使用子查询 允许增量统计——只在新数据或改变的数据上执行统计计算...我个人对Druid的理解在于，Druid保证数据实时写入，但查询上对SQL支持的不够完善(不支持Join)，适合将清洗好的记录实时录入，然后迅速查询包含历史的结果，在我们目前的业务上没有实际应用。...特性:采用列式存储；数据压缩；支持分片，并且同一个计算任务会在不同分片上并行执行，计算完成后会将结果汇总；支持SQL；支持联表查询；支持实时更新；自动多副本同步；支持索引；分布式存储查询。
如果此查询在Update 输出模式下运行（关于输出模式”请参考Spark源码系列之spark2.2的StructuredStreaming使用及源码介绍 >），则引擎将不断更新结果表中窗口的计数，直到窗口比...这与使用唯一标识符列的静态重复数据删除完全相同。该查询将存储先前记录所需的数据量，以便可以过滤重复的记录。与聚合类似，您可以使用带有或不带有watermark 的重复数据删除功能。...A),流Datasets不支持多个流聚合（即流DF上的聚合链）。 B),流数据集不支持Limit 和取前N行。 C),不支持流数据集上的Distinct 操作。...它们是立即运行查询并返回结果的操作，这在流数据集上没有意义。相反，这些功能可以通过显式启动流式查询来完成。 A),Count()- 无法从流数据集返回单个计数。...这是使用检查点和预写日志完成的。您可以使用检查点位置配置查询，那么查询将将所有进度信息（即，每个触发器中处理的偏移范围）和运行聚合（例如，快速示例中的字计数）保存到检查点位置。
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...limit：限定返回结果条数 这是一条SQL查询语句中所能涉及的主要关键字，经过解析器和优化器之后，最后的执行过程则又与之差别很大，执行顺序如下： from：首先找到待查询的表 join on：如果目标数据表不止一个...，则对多表建立连接关系 where：根据查询条件过滤数据记录 group by：对过滤结果进行分组聚合 having：对分组聚合结果进行二次过滤 select：对二次过滤结果抽取目标字段 distinct...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...limit关键字用于限制返回结果条数，这是一个功能相对单一的操作，二者的实现分别如下： Pandas：可分别通过head关键字和iloc访问符来提取指定条数的结果； Spark：直接内置了limit算子
对输入的查询将生成 “Result Table” （结果表）。...如果查询不包含 aggregations （聚合），它将等同于 Append mode 。 请注意，每种模式适用于特定模型的查询。这将在 later 详细讨论。...他们是立即运行查询并返回结果的操作，这在 streaming Dataset 上没有意义。相反，这些功能可以通过显式启动 streaming query 来完成（参见下一节）。...因此，它可以返回 true （继续写入）或 false （ 不需要写入 ）。如果返回 false ，那么 process 不会在任何行上被调用。...您可以使用 checkpoint location （检查点位置）配置查询，并且查询将保存所有进度信息（即，每个触发器中处理的偏移范围）和正在运行的 aggregates （聚合）（例如 quick
QueryBlock是一条SQL最基本的组成单元，包括三个部分：输入源，计算过程，输出。简单来讲一个QueryBlock就是一个子查询。...，执行不带 MapReduce 任务的聚合 重写 Group By 查询使用索引表代替原来的表 当表扫描之上的谓词是相等谓词且谓词中的列具有索引时，使用索引扫描 经过以上六个阶段，SQL 就被解析映射成了集群上的...Tez可以允许小数据集完全在内存中处理，而MapReduce中没有这样的优化。仓库查询经常需要在处理完大量的数据后对小型数据集进行排序或聚合，Tez的优化也能极大地提升效率。...由于最终的RDD计算没有返回结果，因此客户端只需要监控执行进度而不需要处理返回值。...还会注意到，如果再次运行相同的查询，它的完成速度比第一个快得多。 Spark执行程序需要额外的时间来启动和初始化yarn上的Spark，这会导致较长的延迟。
当触发Action操作时，Spark将根据DAG图形计算出结果（Lazy Evaluation），并将结果返回驱动程序Driver。...Action操作是指Spark中所执行的计算任务必须返回结果的操作，即需要立即进行计算和处理，触发Spark来处理数据并将结果返回给驱动程序。...例如，Spark中对RDD进行的count、collect、reduce、foreach等操作都属于Action操作，这些操作可以返回具体的结果或将RDD转换为其他格式（如序列、文件等）。...在DataFrame上执行WHERE查询以进行筛选和过滤。分组、聚合：groupBy()和agg()。连接、联合：join()和union()。...尤其是对于频繁查询和对小结果集做聚合操作的场景非常有用。此外，可以选择持久化到磁盘，这将有助于更长时间的维护这个数据集。
它通常发生在需要对数据进行聚合或分组操作的时候，例如 reduceByKey 或 groupByKey 等操作。...当一个阶段完成后，Spark 会根据数据依赖关系将结果传输给下一个阶段，并开始执行下一个阶段的任务。 最后，当所有阶段都完成后，Spark 会将最终结果返回给驱动程序，并完成作业的执行。...Action 操作 描述 reduce 通过函数聚合 RDD 中的所有元素 collect 将 RDD 中的所有元素返回到驱动程序 count 返回 RDD 中的元素个数 first 返回 RDD 中的第一个元素...标准连接：通过JDBC或ODBC连接。 Spark SQL包括具有行业标准JDBC和ODBC连接的服务器模式。 可扩展性：对于交互式查询和长查询使用相同的引擎。...countByWindow：返回一个新的单元素 DStream，它包含了原始 DStream 中指定窗口大小和滑动间隔的元素个数。
用户提交的Job会提交给DAG Scheduler，Job会被分解成Stage，Stage会被细化成Task。Task被发送到Executor上的工作单元。每个Task负责计算一个分区的数据。...它通常发生在需要对数据进行聚合或分组操作的时候，例如 reduceByKey 或 groupByKey 等操作。...当一个阶段完成后，Spark 会根据数据依赖关系将结果传输给下一个阶段，并开始执行下一个阶段的任务。最后，当所有阶段都完成后，Spark 会将最终结果返回给驱动程序，并完成作业的执行。...标准连接：通过JDBC或ODBC连接。 Spark SQL包括具有行业标准JDBC和ODBC连接的服务器模式。可扩展性：对于交互式查询和长查询使用相同的引擎。...countByWindow：返回一个新的单元素 DStream，它包含了原始 DStream 中指定窗口大小和滑动间隔的元素个数。
在这篇博文中，我们将介绍如何查询，分析和呈现MongoDB中存储的时间序列数据。了解客户端如何连接以查询数据库将有助于指导您设计数据模型和最佳数据库配置。查询MongoDB有多种方法。...这是通过使用执行特定阶段的操作来完成的，例如分组，匹配，排序或加工数据。流经阶段的数据及其相应的处理称为聚合管道。从概念上讲，它类似于通过Unix shell命令行管道的数据流。...考虑应用程序随时间要求给定股票代码的日高价的情况。如果没有聚合框架，则必须通过将所有数据检索回应用程序并使用客户端代码计算结果或通过在Javascript中定义map-reduce函数来完成此查询。...图9：Tableau中的数据源视图，显示从MongoDB BI Connector返回的信息 这些表实际上是我们的MongoDB中的集合。...Spark连接器利用MongoDB的聚合管道和丰富的二级索引来提取，过滤和处理您需要的数据范围！没有浪费时间提取和加载数据到另一个数据库，以便使用Spark查询您的MongoDB数据！ ?
例如，用户可以从Spark的任意批输入源计算一个静态表并将其与流进行连接操作，或请求Structured Streaming输出一个内存中的Spark表用于交互式查询。...API 用户通过Spark SQL的批API：SQL和DataFrame来编写Structured Streaming对一个或多个流或表进行查询。...用户无需担心一致性、失败或不正确的处理顺序。 最后，读者可能会注意到我们定义的一些输出模式与某些类型的查询不兼容。...4.3 流中的特定操作符 许多Structured Streaming查询可以使用Spark SQL中的标准操作符写出，比如选择，聚合和连接。...从Spark2.3.0版本开始，支持的查询包括： -任意数量的选择，投影和select distincts。 -流和表，两个流之间的内连接、左外连接和右外连接。
查询结果明显小于源数据，换句话说，数据被过滤或聚合后能够被盛放在单台服务器的内存中 OLAP系统的目标是提供快速响应的查询结果，因此查询结果通常需要进行聚合和过滤操作，得到一个较小的数据集，以减少数据传输和处理的开销...这使得它们能够处理大规模数据集和高并发访问的需求。 实时查询：这些数据库支持实时查询和交互式数据分析，可以在毫秒级别内返回查询结果。...在Scatter阶段，查询请求将被分发到多个Shard上执行。每个Shard只负责处理自己的部分数据，并返回一部分结果。...Gather：在Gather阶段，相同类型的Shard返回的结果会被合并成一个结果集。这些结果可以被再次分发到更多的Shard上进行进一步计算和筛选。...指标度量：MOLAP Cube中的每个单元格都包含一个或多个指标度量，例如销售额、利润和库存等。 预计算：MOLAP Cube使用预计算技术来加速查询操作，可以在查询之前预先计算聚合值和指标。
以下为对一个 156 万行大小为 168MB 的文本文件进行处理， textFile 后只进行 count 操作，持久化与不持久化的结果如下： ?...RDD 的 transformation 操作是返回一个新的 RDD 的操作，比如 map 和 filter()，而 action 操作则是向驱动器程序返回结果或者把结果写入外部系统的操作，比如 count...在合并两个分区聚合结果的时候会被用到, 类似于 reduceByKey // 这里要注意该方法没有返回值，在实现的时候是把 buffer2 合并到 buffer1 中去，你需要实现这个合并细节 ...，开窗函数 COUNT(*) OVER() 对于查询结果的每一行都返回所有符合条件的行的条数。...与 GROUP BY 子句不同，PARTITION BY 子句创建的分区是独立于结果集的，创建的分区只是供进行聚合计算的，而且不同的开窗函数所创建的分区也不互相影响。
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