问题 datafrme提供了强大的JOIN操作,但是在操作的时候,经常发现会碰到重复列的问题.在你不注意的时候,去用相关列做其他操作的时候,就会出现问题! 假如这两个字段同时存在,那么就会报错,如下:org.apache.spark.sql.AnalysisException: Reference 'key2' is ambiguous 实例 1.创建两个df演示实例 val df = sc.parallelize(Array( ("yuwen", "zhangsan&quo

原文地址:Spark SQL 之 Join 实现 Spark SQL 之 Join 实现 涂小刚 2017-07-19 217标签: spark , 数据库 Join作为SQL中一个重要语法特性,几乎所有稍微复杂一点的数据分析场景都离不开Join,如今Spark SQL(Dataset/DataFrame)已经成为Spark应用程序开发的主流,作为开发者,我们有必要了解Join在Spark中是如何组织运行的. SparkSQL总体流程介绍 在阐述Join实现之前,我们首先简单介绍SparkSQL

示例   Spark SQL注册“临时表”执行“Join”(Inner Join.Left Outer Join.Right Outer Join.Full Outer Join)   代码   from pyspark import SparkConf, SparkContext from pyspark.sql import SQLContext, Row conf = SparkConf().setAppName("spark_sql_table_join") sc = Spar

本文分享在Azure Databricks中如何实现行转列和列转行. 一,行转列 在分组中,把每个分组中的某一列的数据连接在一起: collect_list:把一个分组中的列合成为数组,数据不去重,格式是['a','a','b'] collect_set:把一个分组中的列合成为集合,数据去重,格式是['a','b'] 用于连接文本数组的函数,通过sep把数组中的item分割开,连接成一个字符串: concat_ws(sep, [str | array(str)]+) 举个例子,把每个用户的gam

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

Spark版本:1.6.2 概览 Spark SQL用于处理结构化数据,与Spark RDD API不同,它提供更多关于数据结构信息和计算任务运行信息的接口,Spark SQL内部使用这些额外的信息完成特殊优化.可以通过SQL.DataFrames API.Datasets API与Spark SQL进行交互,无论使用何种方式,SparkSQL使用统一的执行引擎记性处理.用户可以根据自己喜好,在不同API中选择合适的进行处理.本章中所有用例均可以在spark-shell.pyspark shel

查询优化是传统数据库中最为重要的一环,这项技术在传统数据库中已经很成熟.除了查询优化, Spark SQL 在存储上也进行了优化,从以下几点查看 Spark SQL 的一些优化策略. (1)内存列式存储与内存缓存表       Spark SQL 可以通过 cacheTable 将数据存储转换为列式存储,同时将数据加载到内存进行缓存. cacheTable 相当于在分布式集群的内存物化视图,将数据进行缓存,这样迭代的或者交互式的查询不用再从 HDFS 读数据,直接从内存读取数据大大减少了 I/O

目录 概述 原理 组成 执行流程 性能 API 应用程序模板 通用读写方法 RDD转为DataFrame Parquet文件数据源 JSON文件数据源 Hive数据源 数据库JDBC数据源 DataFrame Operation 性能调优 缓存数据 参数调优 案例 数据准备 查询部门职工数 查询各部门职工工资总数,并排序 查询各部门职工考勤信息 概述 Spark SQL是Spark的结构化数据处理模块. Spark SQL特点 数据兼容:可从Hive表.外部数据库(JDBC).RDD.Parqu

/** Spark SQL源码分析系列文章*/ Spark SQL 可以将数据缓存到内存中,我们可以见到的通过调用cache table tableName即可将一张表缓存到内存中,来极大的提高查询效率. 这就涉及到内存中的数据的存储形式,我们知道基于关系型的数据可以存储为基于行存储结构 或 者基于列存储结构,或者基于行和列的混合存储,即Row Based Storage.Column Based Storage. PAX Storage. Spark SQL 的内存数据是如何组织的? Spar

1.存在两条完全相同的纪录 这是最简单的一种情况,用关键字distinct就可以去掉 select distinct * from table(表名) where (条件) 2.存在部分字段相同的纪录(有主键id即唯一键) 如果是这种情况的话用distinct是过滤不了的,这就要用到主键id的唯一性特点及group by分组 select * from table where id in (select min(id) from table group by [去除重复的字段名列表,....])

介绍Spark SQL的JSON支持,这是我们在Databricks中开发的一个功能,可以在Spark中更容易查询和创建JSON数据.随着网络和移动应用程序的普及,JSON已经成为Web服务API以及长期存储的常用的交换格式.使用现有的工具,用户通常会使用复杂的管道来在分析系统中读取和写入JSON数据集.在Apache Spark 1.1中发布Spark SQL的JSON支持,在Apache Spark 1.2中增强,极大地简化了使用JSON数据的端到端体验. 现有做法 实际上,用户经常面临使用

本文讲解Spark的结构化数据处理,主要包括:Spark SQL.DataFrame.Dataset以及Spark SQL服务等相关内容.本文主要讲解Spark 1.6.x的结构化数据处理相关东东,但因Spark发展迅速(本文的写作时值Spark 1.6.2发布之际,并且Spark 2.0的预览版本也已发布许久),因此请随时关注Spark SQL官方文档以了解最新信息. 文中使用Scala对Spark SQL进行讲解,并且代码大多都能在spark-shell中运行,关于这点请知晓. 概述 相比于

1 背  景 Spark SQL / Catalyst 和 CBO 的优化,从查询本身与目标数据的特点的角度尽可能保证了最终生成的执行计划的高效性.但是 执行计划一旦生成,便不可更改,即使执行过程中发现后续执行计划可以进一步优化,也只能按原计划执行: CBO 基于统计信息生成最优执行计划,需要提前生成统计信息,成本较大,且不适合数据更新频繁的场景: CBO 基于基础表的统计信息与操作对数据的影响推测中间结果的信息,只是估算,不够精确. 本文介绍的 Adaptive Execution 将可以根据

针对hive on mapreduce 1:我们可以通过一些配置项来使Hive在执行结束后对结果文件进行合并: 参数详细内容可参考官网:https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Configuration+Properties hive.merge.mapfiles 在 map-only job后合并文件,默认true hive.merge.mapredfiles 在map-reduce job后合并文件,默认false hive.merg

spark SQL 性能调整 对于某些工作负载,可以通过在内存中缓存数据或打开一些实验选项来提高性能. 1,在内存中缓存数据        Spark SQL可以通过调用spark.catalog.cacheTable("tableName")或使用内存中的列格式缓存表dataFrame.cache().然后,Spark SQL将只扫描所需的列,并自动调整压缩以最大限度地减少内存使用和GC压力.你可以调用spark.catalog.uncacheTable("tableNam

首先看个Not in Subquery的SQL: // test_partition1 和 test_partition2为Hive外部分区表 select * from test_partition1 t1 where t1.id not in (select id from test_partition2); 对应的完整的逻辑计划和物理计划为: == Parsed Logical Plan == 'Project [*] +- 'Filter NOT 't1.id IN (list#3 []

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.分别创建员工和部门的Datafame,并注册为临时视图,代码如下: val spark = SparkSession.builder().appName("aggregations").master("local[2]").getOrCreate() val empDF = spark.read.json("/usr/file/json/emp.json") empD

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.分别创建员工和部门的 Datafame,并注册为临时视图,代码如下: val spark = SparkSession.builder().appName("aggregations").master("local[2]").getOrCreate() val empDF = spark.read.json("/usr/file/json/emp.json") e

1.小表对大表(broadcast join) 将小表的数据分发到每个节点上,供大表使用.executor存储小表的全部数据,一定程度上牺牲了空间,换取shuffle操作大量的耗时,这在SparkSQL中称作Broadcast Join Broadcast Join的条件有以下几个: *被广播的表需要小于 spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold 所配置的值,默认是10M (或者加了broadcast join的hint) *基表不能被广播,比如 left out

方法一:利用createDataFrame方法,新增列的过程包含在构建rdd和schema中 方法二:利用withColumn方法,新增列的过程包含在udf函数中 方法三:利用SQL代码,新增列的过程直接写入SQL代码中 方法四:以上三种是增加一个有判断的列,如果想要增加一列唯一序号,可以使用monotonically_increasing_id 代码块: //dataframe新增一列方法1,利用createDataFrame方法 val trdd = input.select(targetC