spark sql 中join的类型 Spark DataFrame中join与SQL很像,都有inner join, left join, right join, full join; 类型 说明 inner join 内连接 left join 左连接 right join 右连接 full join 全连接 spark join 看其原型 def join(right : DataFrame, usingColumns : Seq[String], joinType : String) :

一.问题需求: 近期需要做一个商品集合的相关性计算,需要将所有商品进行两两组合笛卡尔积,但spark自带的笛卡尔积会造成过多重复,而且增加join量 假如商品集合里面有: aa   aa bb   bb cc   cc 两两进行组合会出现九种情况 aa,aa aa,bb aa,cc cc,aa bb,aa bb,cc cc,aa cc,bb cc,cc 其实 aa,aa  还有aa,bb与bb,aa是一样的 我们其实只要其中3种: 排列组合: aa,bb bb,  cc aa, cc 二.实现:

行列之间的互相转换是ETL中的常见需求,在Spark SQL中,行转列有内建的PIVOT函数可用,没什么特别之处.而列转行要稍微麻烦点.本文整理了2种可行的列转行方法,供参考. 本文链接:https://www.cnblogs.com/hhelibeb/p/10310369.html 测试数据准备 本文的环境是Windows 10, Spark 2.4,开发语言是Python.首先构建一点初始测试数据, from pyspark.sql import SparkSession spark = S

本文主要介绍spark join相关操作. 讲述spark连接相关的三个方法join,left-outer-join,right-outer-join,在这之前,我们用hiveSQL先跑出了结果以方便进行对比. 我们以实例来进行说明.我的实现步骤记录如下. 1.数据准备 2.HSQL描述 3.Spark描述 1.数据准备 我们准备两张Hive表,分别是orders(订单表)和drivers(司机表),通过driver_id字段进行关联.数据如下: orders orders表有两个字段,订单id

在做spark开发过程中,时不时的就有可能遇到租户的hive库目录下的文件个数超出了最大限制问题. 一般情况下通过hive的参数设置: val conf = new SparkConf().setAppName("MySparkJob") //.setMaster("local[1]").setMaster("spark://172.21.7.10:7077").setJars(List("xxx.jar")).set(&qu

在使用数据库的时候,需要将查询出来的一列按照逗号合并成一行. 原表名字为 TABLE ,表中的部分原始数据为: +---------+------------------------+ | BASIC | NAME | +----------+------------------------+ | 1 | 有害程序事件(MI) | | 0 | 计算机病毒事件 | | 0 | 蠕虫事件 | | 0 | 特洛伊木马事件 | +----------+------------------------+

import org.apache.spark.SparkConf;import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD;import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;import org.apache.spark.api.java.function.VoidFunction;import scala.Tuple2; import java.util.Arrays;import java.util.List

前言 众所周知,Catalyst Optimizer是Spark SQL的核心,它主要负责将SQL语句转换成最终的物理执行计划,在一定程度上决定了SQL执行的性能. Catalyst在由Optimized Logical Plan生成Physical Plan的过程中,会根据: abstract class SparkStrategies extends QueryPlanner[SparkPlan] 中的JoinSelection通过一些规则按照顺序进行模式匹配,从而确定join的最终执行策略

1. 自连接 假设存在如下文件: [root@bluejoe0 ~]# cat categories.csv 1,生活用品,0 2,数码用品,1 3,手机,2 4,华为Mate7,3 每一行的格式为:类别ID,类别名称,父类ID 现在欲输出每个类别的父类别的名称,类似于SQL的自连接,注意到join的外键其实是父类ID. 首先生成"父类ID->子类ID,子类名称" val categories=sc.textFile("/root/categories.csv"

https://blog.csdn.net/nihaoxiaocui/article/details/95060906 https://xuexiyuan.cn/article/detail/173.html from etlsdk.lib.datasources.datasource_factory import DatasourceFactory from data_pipeline.df_transform.transform import DataframeTransform from

package com.profile.mainimport org.apache.spark.sql.expressions.Windowimport org.apache.spark.sql.functions._ import org.apache.log4j.{Level, Logger} import com.profile.tools.{DateTools, JdbcTools, LogTools, SparkTools}import com.dhd.comment.Constant

声明: 大数据中,最重要的算子操作是:join  !!! 典型的transformation和action val nums = sc.parallelize(1 to 10) //根据集合创建RDD map适用于 package com.zhouls.spark.cores import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} /** * Created by Administrator on 2016/9/27. */object Transfo

spark基础知识请参考spark官网:http://spark.apache.org/docs/1.2.1/quick-start.html 无论是mapreduce还是spark ,分布式框架的性能优化方向大致分为:负载均衡.网络传输和磁盘I/O 这三块.而spark是基于内存的计算框架,因此在编写应用时需要充分利用其内存计算特征.本篇主要针对 spark应用中的join问题进行讨论,关于集群参数的优化会在另一篇文章中提及. 在传统的数据库平台和分布式计算平台,join的性能消耗都是很可观的

[使用场景] 对RDD使用join类操作,或者是在Spark SQL中使用join语句时,而且join操作中的一个RDD或表的数据量比较小(例如几百MB或者1~2GB),比较适用此方案. [解决方案] 小表join大表转为小表broadcast+map大表实现.具体为: 普通的join是会shuffle的,而一旦shuffle,就相当于会将相同key的数据拉取到一个shuffle read task中再进行join,此时就是reduce join,此时如果发生数据倾斜,影响处理性能,而此时恰好一

这几天遇到比较多的dataframe操作,频繁使用,在此整理记录下,方便查找. 1.num为列的数字序号,name=df.columns[num],返回的是column的字符串名字,df[name]=df[df.columns[num]]=df['xxx'] 2.关于panda中dataframe的与&运算,详情见我的博客,链接:https://www.cnblogs.com/Rvin/p/9504341.html  df_am = df[ np.array(df['MDTime']>=93

org.apache.spark.sql.functions是一个Object,提供了约两百多个函数. 大部分函数与Hive的差不多. 除UDF函数,均可在spark-sql中直接使用. 经过import org.apache.spark.sql.functions._ ,也可以用于Dataframe,Dataset. version 2.3.0 大部分支持Column的函数也支持String类型的列名.这些函数的返回类型基本都是Column. 函数很多,都在下面了. 聚合函数 approx_c

说明: spark --version : 2.2.0 我有两个json文件,分别是emp和dept: emp内容如下: {"name": "zhangsan", "age": 26, "depId": 1, "gender": "male", "salary": 20000} {"name": "lisi", "ag

前言 传统的RDD相对于mapreduce和storm提供了丰富强大的算子.在spark慢慢步入DataFrame到DataSet的今天,在算子的类型基本不变的情况下,这两个数据集提供了更为强大的的功能.但也有些功能暂时无法使用.比如reduceByKey,在DataFrame和DataSet里是没有的.所以觉得有必要做一些梳理. 准备工作 测试数据,json格式: { "DEVICENAME": "test1", "LID": 17050131

  Pandas Spark 工作方式 单机single machine tool,没有并行机制parallelism不支持Hadoop,处理大量数据有瓶颈 分布式并行计算框架,内建并行机制parallelism,所有的数据和操作自动并行分布在各个集群结点上.以处理in-memory数据的方式处理distributed数据.支持Hadoop,能处理大量数据 延迟机制 not lazy-evaluated lazy-evaluated 内存缓存 单机缓存 persist() or cache()将

测试数据: id,name,age,comment,date 1,lyy,28,"aaa bbb",20180102020325 scala> var data = spark.read.format("csv").option("header",true).load("file:///E:/liyanyan/data/test.csv") scala> data.printSchema root |-- id: