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SQL基础-->层次化查询(START BY ... CONNECT BY PRIOR)

CONNECT BY PRIOR) --====================================================== 层次化查询,即树型结构查询,是SQL中经常用到的功能之一...FROM table_name [WHERE where_clause] [[START WITH start_condition] [CONNECT BY PRIOR prior_condition.....connect by prior 从根节点开始遍历 SQL> select empno,mgr,ename,job from emp 2 start with empno = 7839 3...by prior中的条件即可,使用mgr = empno) --注意connect by prior mgr = empno 的理解 --prior表示前一条记录,即下一条返回记录的empno...--通过将过滤条件由where 子句的内容移动到connect by prior 子句中过滤掉SCOTT及其下属 SQL> select level, 2 lpad(' ',2 * level -

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Oracle递归查询start with connect by prior

一、基本语法 connect by递归查询基本语法是： select 1 from 表格 start with ... connect by prior id = pId start with：表示以什么为根节点...，不加限制可以写1=1，要以id为123的节点为根节点，就写为start with id =123 connect by：connect by是必须的，start with有些情况是可以省略的，或者直接...start with 1=1不加限制 prior：prior关键字可以放在等号的前面，也可以放在等号的后面，表示的意义是不一样的，比如 prior id = pid，就表示id就是这条记录的根节点了二...、业务场景举个例子，写条SQL： t_user(用户表)，t_unit_info(单位表)，意思是以单位编码为"15803"的单位为根节点，查找出其单位及其子单位的用户信息 select us.user_code...by uinfo.unit_code = prior uinfo.para_unit_code) Oracle 递归查询start with connect by prior的用法和知识不仅仅这些，

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Oracle递归查询start with connect by prior

一、基本语法 connect by递归查询基本语法是： select 1 from 表格 start with ... connect by prior id = pId start with：...表示以什么为根节点，不加限制可以写1=1，要以id为123的节点为根节点，就写为start with id =123 connect by：connect by是必须的，start with有些情况是可以省略的...，或者直接start with 1=1不加限制 prior：prior关键字可以放在等号的前面，也可以放在等号的后面，表示的意义是不一样的，比如 prior id = pid，就表示id就是这条记录的根节点了...二、业务场景举个例子，写条SQL： t_user(用户表)，t_unit_info(单位表)，意思是以单位编码为"15803"的单位为根节点，查找出其单位及其子单位的用户信息 select us.user_code...by uinfo.unit_code = prior uinfo.para_unit_code) oracle 递归查询start with connect by prior的用法和知识不仅仅这些，

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Oracle的start with connect by prior如何使用

Oracle的start with connect by prior是根据条件递归查询"树"，分为四种使用情况：　第一种：start with 子节点ID='...' connect by prior...子节点ID = 父节点ID select * from mdm_organization o start with o.org_code='10000008' connect by prior o.org_code...第二种：start with 子节点ID='...' connect by 子节点ID = prior 父节点ID select * from mdm_organization o start with...第三种：start with 父节点ID='...' connect by prior 子节点ID = 父节点ID select * from mdm_organization o start with...by o.org_code = prior o.org_parent_code 　执行顺序为先执行start with connect by prior，然后再按照where条件进行过滤。

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Oracle应用之递归查询start with connect by prior

一、基本语法 connect by递归查询基本语法是： select 1 from 表格 start with ... connect by prior id = pId start with：表示以什么为根节点...，不加限制可以写1=1，要以id为123的节点为根节点，就写为start with id =123 connect by：connect by是必须的，start with有些情况是可以省略的，或者直接...start with 1=1不加限制 prior：prior关键字可以放在等号的前面，也可以放在等号的后面，表示的意义是不一样的，比如 prior id = pid，就表示pid就是这条记录的根节点了...二、业务场景举个例子，写条SQL： t_user(用户表)，t_unit_info(单位表)，意思是以单位编码为"15803"的单位为根节点，查找出其单位及其子单位的用户信息 select us.user_code...by uinfo.unit_code = prior uinfo.para_unit_code) oracle 递归查询start with connect by prior的用法和知识不仅仅这些，

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oracle 中start with ... connect by prior 子句的用法

忍不了了，必须要搞清楚 oracle 中start with ... connect by prior 子句的用法,每次都会忘记，必须写出来加深印象！！！...connect by 是结构化查询中用到的，其基本语法是： select ... from tablename start with 条件1 connect by 条件2 where 条件3; 假设...parent_id 那么通过表示每一条记录的parent是谁，就可以兴城一个树状结构，用下面的语句可以取得这棵树的所有记录 select * from table start with org_id = 1 connect...by prior org_id = parent_id; -- 其中，条件一是根节点的限定语句，这里可以放一个id（就形成一棵树），也可以放多个id（形成多棵树） -- 条件二是连接条件，其中用piror...表示上一条记录，比如 connect by prior org_id = parent_id就是说上一条记录的Org_id 是本条记录的parent_id，即本记录的父亲是上一条记录。

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Spark SQL

：Spark SQL和Hive on Spark。...（二）Spark SQL架构 Spark SQL架构如图所示，Spark SQL在Hive兼容层面仅依赖HiveQL解析、Hive元数据，也就是说，从HQL被解析成抽象语法树（AST）起...，就全部由Spark SQL接管了。...Spark SQL增加了DataFrame（即带有Schema信息的RDD），使用户可以在Spark SQL中执行SQL语句，数据既可以来自RDD，也可以是Hive、HDFS、Cassandra等外部数据源...，还可以是JSON格式的数据 Spark SQL目前支持Scala、Java、Python三种语言，支持SQL-92规范。

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Spark SQL

概述官方地址 http://spark.apache.org/sql/ Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块，它提供了2个编程抽象：DataFrame和DataSet，并且作为分布式...SQL查询引擎的作用。...DataFrame SparkSQL使用的数据抽象是DataFrame ,DataFrame让Spark具备了处理大数据结构化数据的能力，它不仅比原来的RDD转换方式更加简单易用，而且获得了更高的计算能力...Spark 能够轻松实现从Mysql到DataFrame的转化，并且支持SQL查询。...image.png DataFrame创建从Spark2.0以上版本开始，Spark使用全新的SparkSession接口代替Spark1.6的SQLContex以及HiveContext接口

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Spark Connect：等得黄花菜凉了。。。

Spark Connect是我想写的一个大数据相关的选题。但是由于各种原因一直拖拖拉拉的，就拖到了2022年的最后几天。 2022年的欠债，还是要在2022年做完。...Spark Connect是一个新的开源项目，由Databricks在今年的年度Data+AI大会的keynote上官宣。...具体的内容大家可以看看视频或者看看这篇博文： https://www.databricks.com/blog/2022/07/07/introducing-spark-connect-the-power-of-apache-spark-everywhere.html...这就是Spark Connect这个项目出发的核心逻辑，通过重构Spark代码，生成一个轻量级的客户端。客户端有编译器，可以生成可以被序列化的log-op tree/dag 发送给后端。...实际上，这些产品对Spark Connect的盼望和热情，一直都在下降。那么Spark Connect也就没有想象中的重要了。说实话，这个项目真的就是多砸一些人，努努力就可以干成干好的。

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Spark系列 - (3) Spark SQL

Hive 的HiveQL解析，把HiveQL翻译成Spark上的RDD操作；Shark的出现，使得SQL-on-Hadoop的性能比Hive有了10-100倍的提高。...Spark SQL作为Spark生态的一员诞生，不再受限于Hive，只是兼容Hive。...3.2.3 Sql、dataframe、DataSet的类型安全如果使用Spark SQL的查询语句，要直到运行时你才会发现有语法错误（这样做代价很大）。...3.3 Spark SQL优化 Catalyst是spark sql的核心，是一套针对spark sql 语句执行过程中的查询优化框架。...因此要理解spark sql的执行流程，理解Catalyst的工作流程是理解spark sql的关键。而说到Catalyst，就必须提到下面这张图了，这张图描述了spark sql执行的全流程。

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spark学习笔记：spark sql

org.apache.spark.sql.SQLContext import org.apache.spark....{SparkConf, SparkContext} import org.apache.spark.sql.SparkSession import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext...val sqlQuery = Source.fromFile( dataSqlFile ).mkString val dataSqlFrame = SparkConfTrait.spark.sql...def main(args: Array[String]): Unit = { // val sqlQuery = Source.fromFile("path/to/data.sql...def main(args: Array[String]): Unit = { // val sqlQuery = Source.fromFile("path/to/data.sql

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Flink SQL vs Spark SQL

Spark SQL 的核心是Catalyst优化器，首先将SQL处理成未优化过的逻辑计划（Unresolved Logical Plan），其只包括数据结构，不包含任何数据信息。...也就是说和spark不同， flink 的SQL Parsing, Analysing, Optimizing都是托管给calcite(flink会加入一些optimze rules)....逻辑和spark类似，只不过calcite做了catalyst的事（sql parsing,analysis和optimizing）代码案例首先构建数据源，这里我用了'18-'19赛季意甲联赛的射手榜数据...SQL import org.apache.spark.sql.Dataset; import org.apache.spark.sql.SparkSession; public class SparkSQLTest...subscription.packtpub.com/book/big_data_and_business_intelligence/9781785889271/8/ch08lvl1sec58/the-spark-sql-architecture

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Spark SQL JOIN

一、数据准备本文主要介绍 Spark SQL 的多表连接，需要预先准备测试数据。...如下： spark.sql("SELECT ename,dname FROM emp JOIN dept ON emp.deptno = dept.deptno").show() 2.2 FULL OUTER...JOIN empDF.join(deptDF, joinExpression, "outer").show() spark.sql("SELECT * FROM emp FULL OUTER JOIN...spark.sql("SELECT * FROM emp NATURAL JOIN dept").show() 以下是一个自然连接的查询结果，程序自动推断出使用两张表都存在的 dept 列进行连接，其实际等价于...： spark.sql("SELECT * FROM emp JOIN dept ON emp.deptno = dept.deptno").show() 由于自然连接常常会产生不可预期的结果，所以并不推荐使用

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Spark学习之Spark SQL（8）

Spark学习之Spark SQL（8） 1. Spark用来操作结构化和半结构化数据的接口——Spark SQL、 2....Spark SQL的三大功能 2.1 Spark SQL可以从各种结构化数据（例如JSON、Hive、Parquet等）中读取数据。...2.2 Spark SQL不仅支持在Spark程序内使用SQL语句进行查询，也支持从类似商业智能软件Tableau这样的外部工具中通过标准数据库连接器（JDBC/ODBC）连接Spark SQL进行查询...2.3 当在Spark程序内使用Spark SQL时，Spark SQL支持SQ与常规的Python/Java/Scala代码高度整合，包括连接RDD与SQL表、公开的自定义SQL函数接口等。 3....连接Spark SQL 带有Hive支持的Spark SQL的Maven索引 groupID =org.apache.spark artifactID = spark-hive_2.10

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Spark Sql系统入门4：spark应用程序中使用spark sql

问题导读 1.你认为如何初始化spark sql？ 2.不同的语言，实现方式都是什么？ 3.spark sql语句如何实现在应用程序中使用？...为了使用spark sql，我们构建HiveContext （或则SQLContext 那些想要的精简版）基于我们的SparkContext.这个context 提供额外的函数为查询和整合spark sql...初始化spark sql 为了开始spark sql，我们需要添加一些imports 到我们程序。如下面例子1 例子1Scala SQL imports [Scala] 纯文本查看复制代码 ?...// Import Spark SQL import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext // Or if you can't have the hive dependencies...import org.apache.spark.sql.SQLContext; // Import the JavaSchemaRDD import org.apache.spark.sql.SchemaRDD

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Spark笔记11-Spark-SQL基础

Spark SQL基础 Hive Hive会将SQL语句转成MapReduce作业，本身不执行SQL语句。...基本上和Hive的解析过程、逻辑执行等相同将mapreduce作业换成了Spark作业将HiveQL解析换成了Spark上的RDD操作存在的两个主要问题： spark是线程并行，mapreduce...是进程级并行 spark在兼容Hive的基础上存在线程安全性问题 Spark SQL 产生原因关系数据库在大数据时代下不再满足需求：用户要从不同的数据源操作不同的数据，包含结构化和非结构化...用户需要执行高级分析，比如机器学习和图形处理等大数据时代经常需要融合关系查询和复杂分析算法 Spark SQL解决的两大问题：提供DF API，对内部和外部的各种数据进行各种关系操作支持大量的数据源和数据分析算法...，可以进行融合架构 Spark SQL在Hive 兼容层面仅仅是依赖HiveQL解析、Hive元数据执行计划生成和优化是由Catalyst（函数式关系查询优化框架）负责 Spark SQL中增加了数据框

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Spark编程实验三：Spark SQL编程

一、目的与要求 1、通过实验掌握Spark SQL的基本编程方法； 2、熟悉RDD到DataFrame的转化方法； 3、熟悉利用Spark SQL管理来自不同数据源的数据。...二、实验内容 1、Spark SQL基本操作将下列JSON格式数据复制到Linux系统中，并保存命名为employee.json。...mysql> select * from employee; 四、结果分析与实验体会 Spark SQL是Apache Spark中用于处理结构化数据的模块。...在使用Spark SQL之前，需要创建一个SparkSession对象。可以使用SparkSession的read方法加载数据。...最后，还掌握了RDD到DataFrame的转化方法，并可以利用Spark SQL管理来自不同数据源的数据。

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Spark SQL | Spark，从入门到精通

/ 发家史 / 熟悉 Spark SQL 的都知道，Spark SQL 是从 Shark 发展而来。...Spark SQL Spark SQL 提供了多种接口：纯 Sql 文本； dataset/dataframe api。...编程 / Spark SQL 允许用户提交 SQL 文本，支持以下三种手段编写 SQL 文本： 1. spark 代码 2. spark-sql的shell 3. thriftserver 支持...* FROM people").show() 2. spark-sql 脚本 spark-sql 启动的时候类似于 spark-submit 可以设置部署模式资源等，可以使用 bin/spark-sql...connect jdbc:hive2://localhost:10001 / 用户自定义函数 / 1.

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Spark1.0新特性-->Spark SQL

但是最最重要的就是多了一个Spark SQL的功能，它能对RDD进行Sql操作，目前它只是一个alpha版本，喜欢尝鲜的同志们进来看看吧，下面是它的官网的翻译。...Spark SQL是支持在Spark中使用Sql、HiveSql、Scaca中的关系型查询表达式。...val sc: SparkContext // 已经存在的SparkContext val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc) import...sqlContext._ Running SQL on RDDs Spark SQL支持的一种表的类型是Scala的case class，case class定义了表的类型，下面是例子： val sqlContext...Using Parquet val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc) import sqlContext._ val people

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Spark SQL 快速入门系列(1) | Spark SQL 的简单介绍！

什么是 Spark SQL Spark SQL 是 Spark 用于结构化数据(structured data)处理的 Spark 模块. ...与基本的 Spark RDD API 不同, Spark SQL 的抽象数据类型为 Spark 提供了关于数据结构和正在执行的计算的更多信息. ...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...., 所以 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！...Spark SQL 它提供了2个编程抽象, 类似 Spark Core 中的 RDD DataFrame DataSet 二. Spark SQL 的特点 1.

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Oracle递归查询start with connect by prior

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