在 SQL Server 查询中，不经意思的隐匿数据类型转换可能导致极大的查询性能问题，比如一个看起来没有任何问题简单的条件：WHERE c = N’x’ ，如果 c 的数据类型是 varchar，并且表中包含大量的数据...，这个查询可能导致极大的性能开销，因为这个操作会导致列 c 的数据类型转换为 nvarchar与常量值匹配，在 SQL Server 2008 及之后的版本中，这种操作做了增强，一定程度上降低了性能开销...，参考SQL Server 2008 处理隐式数据类型转换在执行计划中的增强 。...如果我们使用正确的数据类型，WHERE c = ‘10005’，则始终可以得到正确的预估行数。...，在复杂的执行计划中，这个带来的影响更大。
逻辑计划阶段被定义为LogicalPlan类，主要有三个阶段： 由SparkSqlParser中的AstBuilder将语法树的各个节点转换为对应LogicalPlan节点，组成未解析的逻辑算子树，不包含数据信息与列信息...针对Spark Streaming中的水印机制 AstBuilder机制：Unresolved LogicalPlan生成 ?...Filter节点依旧是未分析状态（以单引号开头） 对表达式中的数据类型进行隐式转换，将18转换为bigint类型，此时Filter节点依旧是已分析状态 再次匹配ResolveReferences规则，对...）的替换操作，避免进行重复的逻辑转换 ReplaceIntersectWithSemiJoin 将Intersect算子替换为Left-Semi Join算子，两者逻辑上是等价的 ReplaceExceptWithAntiJoin...BatchCheckCartesianProducts => CheckCartesianProducts 监测算子树中是否有笛卡尔积，如果没有用crossJoin显式使用，则抛出异常（除非’spark.sql.crossJoin.enable
RIGHT JOIN 或 RIGHT OUTER JOIN 右向外部联接是左向外部联接的反向联接。将返回右表的所有行。如果右表的某一行在左表中没有匹配行，则将为左表返回空值。...FULL JOIN 或 FULL OUTER JOIN 完整外部联接将返回左表和右表中的所有行。当某一行在另一个表中没有匹配行时，另一个表的选择列表列将包含空值。...用 UNION 组合的结果集中的对应列或各个查询中所使用的任何部分列都必须具有相同的数据类型，并且可以在两种数据类型之间进行隐式数据转换，或者可以提供显式转换。...但是，money 数据类型的列和 int 数据类型的列之间的 UNION 运算符将执行运算，因为它们可以进行隐式转换。...EXCEPT 运算符返回由 EXCEPT 运算符左侧的查询返回、而又不包含在右侧查询所返回的值中的所有非重复值。
4.5.9 多少个Topic 4.5.10 Kafka丢不丢数据 4.5.11 Kafka的ISR副本同步队列 4.5.12 Kafka分区分配策略 4.5.13 Kafka中数据量计算 4.5.14...4.8.4 Sqoop数据导出的时候一次执行多长时间 4.9 Scala 4.9.1 开发环境 4.9.2 变量和数据类型 4.9.3 流程控制 4.9.4 函数式编程 4.9.5 面向对象 4.9.6...集合 4.9.7 模式匹配 4.9.8 异常 4.9.9 隐式转换 4.9.10 泛型 4.10 Spark 4.10.1 Spark有几种部署方式？...4.10.16 简述SparkSQL中RDD、DataFrame、DataSet三者的区别与联系? （笔试重点） 4.10.17 SparkSQL中join操作与left join操作的区别？...Spark Shuffle默认并行度 4.11.6 kryo序列化 4.11.7 创建临时表和全局临时表 4.11.8 BroadCast join 广播join 4.11.9 控制Spark reduce
(url,table,properties) 3、读取MySQL数据库四级标签的数据 因为后续可能需要对读取的数据做一些形式上的转换，所以我们这里先引入了隐式转换和SparkSQL的内置函数...// 引入隐式转换 import spark.implicits._ //引入sparkSQL的内置函数 import org.apache.spark.sql.functions...，返回需要和Hbase中旧数据合并的新数据 val AvgTransactionNewTags: DataFrame = dataJoin.select('memberId.as("userId...所以我们需要定义一个udf，用于解决标签值重复或者数据合并的问题。...(url,table,properties) // 引入隐式转换 import spark.implicits._ //引入sparkSQL的内置函数 import
Nothing，表示返回了异常 注意：在Scala中，定义变量可以不指定类型，因为Scala会进行类型的自动推导 *）scala的条件表达式 IF...//若定义的时候不加(), 调用时也不能加() 注意：方法的返回值类型可以不写，编译器可以自动推断出来，但是对于递归方法，必须指定返回类型 （*）如何定义一个函数 ...，表达方式，上界为例 <% 1）可以接收以下类型 （1）上界和下界的类型 （2）允许通过隐式转换过去的类型（定义一个隐式转换函数）...，Int类型，接收的是String类型 （2）在当前的会话中查找有没有一个隐式转换函数，满足Int可以转换成String类型 （3）如果找到了... （*）隐式参数 核心：隐式转换 参考ImplicitParam代码 （*）隐式类 在类前面加个implicit关键字
需要注意的是，在进行DataSet转换成Map，或者List的时候，需导入隐式转换，不然程序会报错 // 引入隐式转换 import spark.implicits._ //引入...并将返回的每条数据封装成样例类，所有结果保存在了一个List中。 //4....DataSet转换成util.List[TagRule] 这个类型遍历时无法获取id,rule数据 .asScala.toList // 将util.List转换成list 需要隐式转换...我们需要将Hbase中的历史数据读取出来，与新计算的指标进行一个join合并。 其中也需要编写udf对标签进行拼接，并对拼接后的数据进行去重处理。...到相应的表中读取字段 6、根据hbase数据和五级标签的数据进行标签匹配 a)匹配时使用udf函数进行匹配 7、读取hbase中历史数据到程序中 a)将历史数据和新计算出来的指标进行
第8部分：隐式转换、隐式参数。主要讲解Java和scala之间的类型转换，以及通过一个实例介绍一下隐式参数的概念。 第9部分：正则匹配。主要讲解如何写正则相关的代码。 第10部分：异常处理。...1）隐式转化 val f2 = f1 _ 2）显式转化 val f2: (Int) => Int = f1 四、模式匹配 模式匹配是检查某个值是否匹配某一个模式的机制。...val x = List(1,2,3,4) // 定义 Set，其对象不按特定的方式排序，并且没有重复对象。...当调用该函数或方法时，scala会尝试在变量作用域中找到一个与指定类型相匹配的使用implicit修饰的对象，即隐式值，注入到函数参数中函数体使用。...，隐式参数是根据类型匹配的，因此作用域中不能同时出现两个相同类型的隐式变量，否则编译时会抛出隐式变量模糊的异常。
什么是DataFrame 在Spark中，DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据集，类似于传统数据库中的二维表格。...；还可以从Hive Table进行查询返回。...._ （spark不是包名，而是sparkSession对象的名称） 前置条件：导入隐式转换并创建一个RDD 1....: SparkSession = SparkSession.builder().config(sparkconf).getOrCreate() // 进行转换前 需要引入隐式转换规则，这里引入的是...Hive Apache Hive是Hadoop上的SQL引擎，Spark SQL编译时可以包含Hive支持，也可以不包含。
隐式值与隐式参数 隐式值是指在定义参数时前面加上implicit。隐式参数是指在定义方法时，方法中的部分参数是由implicit修饰【必须使用柯里化的方式，将隐式参数写在后面的括号中】。...implicit 关键字必须放在隐式参数定义的开头 一个方法只有一个参数是隐式转换参数时，那么可以直接定义implicit关键字修饰的参数，调用时直接创建类型不传入参数即可。...隐式转换函数注意：隐式转换函数只与函数的参数类型和返回类型有关，与函数名称无关，所以作用域内不能有相同的参数类型和返回类型的不同名称隐式转换函数。 3....隐式类注意： .隐式类必须定义在类，包对象，伴生对象中。 隐式类的构造必须只有一个参数，同一个类，包对象，伴生对象中不能出现同类型构造的隐式类。...参数类型 和 返回类型 的不同名称的隐式转换函数 * 3.隐式类 * 在类的前面加上关键字implicit, 必须定义在object和class中 * 隐式类中的所有属性方法都可以被调用
* 支持分析更复杂的条件，尽可能充分的使用索引 * 支持通过 `STRAIGHT_JOIN` 语法手动指定 Join 顺序 * `GROUP BY`子句为空时使用 Stream Aggregation...，减少程序 OOM 风险 * 支持在 CRUD 操作中使用隐式的行 ID * 提升点查性能 Server * 支持 Proxy Protocol * 添加大量监控项, 优化日志 * 支持配置文件的合法性检测...，减少导数据过程中的写放大 * 支持手动对 region 进行对半 split * 完善数据修复工具 tikv-ctl * Coprocessor 返回更多的统计信息，以便指导 TiDB 的行为 * 支持...DeleteFilesInRanges` 减少副本迁移时 I/O 开销 稳定性 * 解决在 PD leader 发送切换的情况下 gRPC call 不返回问题 * 解决由于 snapshot 导致下线节点慢的问题...TiSpark 1.0 版本组件提供了针对 TiDB 上的数据使用 Apache Spark 进行分布式计算的能力。
join策略hint计划节点将插入到与指定名称匹配的任何关系（别名不同）、子查询或公共表表达式的顶部。hint解析的工作原理是递归遍历查询计划，找到与指定关系别名之一匹配的关系或子查询。...为了避免重复的外部函数查找，外部函数标识符将存储在本地哈希集externalFunctionNameSet中。...这条规则将会：1.按名称写入时对列重新排序；2.数据类型不匹配时插入强制转换；3.列名不匹配时插入别名；4.检测与输出表不兼容的计划并引发AnalysisException ExtractWindowExpressions...此规则分为两个步骤：1.将高阶函数公开的匿名变量绑定到lambda函数的参数；这将创建命名和类型化的lambda变量。在此步骤中，将检查参数名称是否重复，并检查参数的数量。...ResolveEncodersInUDF UDF Once 通过明确给出属性来解析UDF的编码器。我们显式地给出属性，以便处理输入值的数据类型与编码器的内部模式不同的情况，这可能会导致数据丢失。
的DataFrame API中的一个方法，可以返回一个包含前n行数据的数组。...进行数据分析时经常用到的，它的作用是将隐式转换函数导入当前作用域中。...通过调用该实例的方法，可以将各种Scala数据类型（如case class、元组等）与Spark SQL中的数据类型（如Row、DataFrame、Dataset等）之间进行转换，从而方便地进行数据操作和查询...在使用许多Spark SQL API的时候，往往需要使用这行代码将隐式转换函数导入当前上下文，以获得更加简洁和易于理解的代码编写方式。 如果不导入会咋样 如果不导入spark.implicits...._，则这些隐式转换函数无法被自动引入当前上下文，就需要手动地导入这些函数，这样会使编码变得比较麻烦。 例如，在进行RDD和DataFrame之间的转换时，如果不导入spark.implicits.
让我们一起加油，一起学习进步鸭一、apply()隐式循环apply() 函数是一种隐式循环函数，可以在矩阵、数组、数据框等对象上进行操作。...二、两个数据的连接inner_join(x, y) : 返回x和y交集，即两个数据集中有相同值的行。left_join(x, y) : 返回以x为基础的所有行，并将y中的匹配行合并到x中。...如果y中没有匹配的行，则将其相应列填充为 NA 。right_join(x, y) : 返回以y为基础的所有行，并将x中的匹配行合并到y中。如果x中没有匹配的行，则将其相应列填充为 NA 。...full_join(x, y) : 返回x和y的并集，并将两个数据集中的匹配行合并到一起。如果有匹配的行，则返回匹配行的交集。如果没有匹配的行，则将其相应列填充为 NA 。...semi_join(x, y) : 返回x中有匹配行的子集。anti_join(x, y) : 返回x中没有匹配行的子集。
左外连接包含left join左表所有行，如果左表中某行在右表没有匹配，则结果中对应行右表的部分全部为空(NULL). 注：此时我们不能说结果的行数等于左表数据的行数。...右外连接包含right join右表所有行，如果左表中某行在右表没有匹配，则结果中对应左表的部分全部为空(NULL)。 注：同样此时我们不能说结果的行数等于右表的行数。...完全外连接包含full join左右两表中所有的行，如果右表中某行在左表中没有匹配，则结果中对应行右表的部分全部为空(NULL)，如果左表中某行在右表中没有匹配，则结果中对应行左表的部分全部为空(NULL...(select Max(dept_no)) from dept d, emp e where e.dept_no=d.dept_no group by d.dept_no) 7，避免隐式数据类型转换...隐式数据类型转换不能适用索引，导致全表扫描！
无论是匹配型标签还是统计型标签，都涉及到了大量的代码重用问题。为了解决这个问题，本篇博客，我们将开始将对代码进行抽取，简便我们的开发! ?...("local[*]").getOrCreate() //导入隐式转换 import org.apache.spark.sql.functions._ import spark.implicits...{ // 引入隐式转换 import spark.implicits._ //引入java 和scala相互转换 import scala.collection.JavaConverters...DataSet转换成util.List[TagRule] 这个类型遍历时无法获取id,rule数据 .asScala.toList // 将util.List转换成list 需要隐式转换...结语 博主在经过了几个小时的开发后，目前已经成功了开发了15个标签，分别是7个匹配型和8个统计型标签。
map()的返回值类型不需要和输入类型一样。 从一个RDD变成另外一个RDD。lazy，懒执行 。比如根据谓词匹配筛选数据就是一个转换操作。...RDD.union(otherRDD)，会返回一个包含两个RDD中所有元素的RDD，包含重复数据。 RDD.intersection(otherRDD),只返回两个RDD中都有的元素。...可能会去掉所有的重复元素。通过网络混洗来发现共有元素。 RDD.subtract(otherRDD)返回只存在第一个RDD中而不存在第二个RDD中的所有的元素组成的RDD。也需要网络混洗。...二、在不同RDD类型间转换 在Scala中将RDD转为特定函数的RDD是由隐式转换自动处理的。需要加上import org.apache.spark.SparkContext...._来使用在这些隐式转换。这些隐式转换可以隐式的将一个RDD转换为各种封装，比如DoubleRDDFunctions(数值数据的RDD)和PairRDDFunction（键值对RDD）。
内容摘要 1 数据类型 1.1表达范围问题 1.2 数组的长度问题 1.3 值类型与引用类型 1.4 匿名类型与隐式类型 1.5硬编码造成的精度丢失问题 2 控制流语句 2.1...对匿名类型来说，不可能指定数据类型，所以声明匿名类型变量要使用var。 使用var来声明隐式类型。但对于数据类型并非匿名类型的情况下，建议使用显示数据类型。...结论：从中可看出父类构造函数先于子类构造函数被调用，若子类构造函数不指定调用哪一个，一般会根据参数自动匹配。 3.8 静态类和静态成员 1）静态类是密封的，因此不可被继承。...方法不能识别泛型 string JoinStr(T set) { Return string.Join(“,”,set); } 上面这个方法不能正确返回拼接后的字符串，正确的方式如下： string...list1.Except(list2)；返回结果为从list1中去掉list1和list2相同的元素后剩余的部分； list2.Except(list1)；返回结果为从list2中去掉list1和list2
隐式转换（implicit） 第一次接触implicit的时候：“啥是隐式转换？”后来学完之后，悟了：“藏起来的类型转换”，先从类型转换开始入门。 1....在上述代码中，我定义了一个隐式转换方法： 使用 implicit定义一个方法，方法参数类型就是要被转换的数据类型，方法返回值就是要被赋值目标变量的类型。...方法隐式参数 隐式参数就是在定义方法形参时，在形参名称前面使用implicit修饰。然后在调用这个方法的时候，如果你传入了参数，就是一个正常的方法调用。...使用say("aqi")调用方法时，正常执行，如果我直接就写一个say，也不加括号、也不传入参数，就报错了。 报错的意思是就是：没有发现String类型的隐式参数。...柯里化，就是我将func1其中的一个参数，先写死，然后另一个参数使用占位符_表示, 表示第二个参数先不传, 返回值是一个函数值，然后赋值给func2，func2就变成了只需要传一个参数的函数。
从 Spark SQL 1.0-1.2 升级到 1.3 重命名 DataFrame 的 SchemaRDD Java 和 Scala APIs 的统一 隔离隐式转换和删除 dsl 包（仅...隔离隐式转换和删除 dsl 包（仅Scala） 许多 Spark 1.3 版本以前的代码示例都以 import sqlContext._ 开始，这提供了从 sqlContext 范围的所有功能。...在 Spark 1.3 中，我们移除了从 RDDs 到 DateFrame 再到 SQLContext 内部对象的隐式转换。...此外，隐式转换现在只能使用方法 toDF 来增加由 Product（即 case classes or tuples）构成的 RDD，而不是自动应用。...STREAMTABLE hint in join: Spark SQL 不遵循 STREAMTABLE hint.
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