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

引言 join是SQL中的常用操作,良好的表结构能够将数据分散到不同的表中,使其符合某种规范(mysql三大范式),可以最大程度的减少数据冗余,更新容错等,而建立表和表之间关系的最佳方式就是join操作. 对于Spark来说有3种Join的实现,每种Join对应的不同的应用场景(SparkSQL自动决策使用哪种实现范式): 1.Broadcast Hash Join:适合一张很小的表和一张大表进行Join: 2.Shuffle Hash Join:适合一张小表(比上一个大一点)和一张大表进行Jo

现在有两张表  如下图所示:             一 .inner join   返回的结果:两个表的交集行 二. left join   是left outer join的简写 返回结果:左表的所有记录,右表中字段相等的行,不相等的部分为NULL 三.right Join  是 right outer Join的简写 返回结果:右表的所有记录,左表中字段相等的行,不相等的部分为NULL 四.full join  是 full outer join的简写 返回结果:两个表的并集 连接字段不相

<!--- 预处理(预编译) ---><?php/* 防止 sql 注入的两种方式: 1. 人为提高代码的逻辑性,使其变得更严谨,滴水不漏. 比如说 增加判断条件,增加输入过滤等,但是智者千虑必有一失.(不推荐) 2. sql 语句的预处理*/// 预处理: 就是在程序正式编译之前,事先处理,因为有些功能实现是一样的,只是发生了一些简单的值替换/* ********** 预处理的原理: ********* insert into register_info values(?,?,?,?)

1.Hash Match Join Hash运算(即散列算法) 和Hash表. Hash运算是一种编程技术,用来把数据转换为符号形式,使数据可以更容易更快速地被检索.例如,表中的一行数据,可以通过程序转化为一个唯一的值,这个值就代表了这行数据的内容.这和数据加密很类似,一个hash值同样也可以被转换回原始数据. Hash表是一个数据结构,它把所有的元素都切分成同等大小的“类”或“块”,允许对这些元素的快速访问.hash函数决定了元素应该进入哪个“块”.例如,你可以从表里取出一行数据,将其转换为h

一. 从Spark2.0以上版本开始,Spark使用全新的SparkSession接口替代Spark1.6中的SQLContext及HiveContext接口来实现其对数据加载.转换.处理等功能.SparkSession实现了SQLContext及HiveContext所有功能. SparkSession支持从不同的数据源加载数据,并把数据转换成DataFrame,并且支持把DataFrame转换成SQLContext自身中的表,然后使用SQL语句来操作数据.SparkSession亦提供了Hi

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

一.方式介绍 本次测试一种采用了四种方式进行了对比,分别是:1.在RDD内部调用java API.2.调用saveAsNewAPIHadoopDataset()接口.3.saveAsHadoopDataset().4.BulkLoad方法. 测试使用的大数据版本如下(均为单机版):Hadoop2.7.4.Hbase1.0.2.Spark2.1.0 二.测试 本次测试采用10W条单一列簇单一字段固定值进行测试. 以下是测试结果: 1.JAVA API 10W条数据:1000ms.944ms 100

作者:Syn良子 出处:http://www.cnblogs.com/cssdongl 转载请注明出处 一.传统方式 这种方式就是常用的TableInputFormat和TableOutputFormat来读写hbase,如下代码所示 简单解释下,用sc.newAPIHadoopRDD根据conf中配置好的scan来从Hbase的数据列族中读取包含(ImmutableBytesWritable, Result)的RDD, 随后取出rowkey和value的键值对儿利用StatCounter进行一

问题描述在使用mybatis进行开发的时候,由于可以动态拼接sql,这样大大方便了我们.但是也有一定的问题,当我们动态sql拼接的块很多的时候,我们要想从*mapper.xml中直接找出完整的sql就会非常的难,这个时候经常会需要把组合之后的完整sql调试出来比较好.下面来看两种调试出sql的两种方式 解决方案方案1: 网上说的比较多的,之前也是这么用的一种方式 1:首先将ibatis log4j运行级别调到DEBUG可以在控制台打印出ibatis运行的sql语句 2:添加如下语句: ###显示

方法一:map + reduceByKey package com.cw.bigdata.spark.wordcount import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} /** * WordCount实现第一种方式:map + reduceByKey * * @author 陈小哥cw * @date 2020/7/9 9:59 */ object WordCount1 { def

1.设置索引. MySQL索引操作:给表列创建索引: 建表时创建索引: create table t(id int,name varchar(20),index idx_name (name)); 给表追加索引: alter table t add unique index idx_id(id); 给表的多列上追加索引 alter table t add index idx_id_name(id,name);或者: create index idx_id_name on t(id,name);

五.条件列表值如果连续使用between替代in        六.无重复记录的结果集使用union all合并 MySQL数据库中使用union或union all运算符将一个或多个列数相同的查询结果集上下合并成为一个查询结果集.其中union会合并各个结果集中相同的记录行,重复记录只显示一次外加自动排序,而union all运算符不去重不排序.因此,对于无重复记录的多个查询结果集应当使用union all合并.参见如下实验: 方法一:select * from t where id=1 un

需求 数据: [主表]:存放在log.txt中 -------------------------------------------------------- 手机号码 品牌类型 登录时间 在线时长 13512435454 1 2018-11-12 12:32:32 50 ....... -------------------------------------------------------- [从表]:存放在type.txt中 -----------------------------

1.第一种重启SQl server的方法 点击左侧的数据库重启 如图 右击有个重启操作 2.第二个重启sql server方法

首先也要明白一点,什么是SQL注入 所谓SQL注入,就是通过把SQL命令插入到Web表单提交或输入域名或页面请求的查询字符串,最终达到欺骗服务器执行恶意的SQL命令.具体来说,它是利用现有应用程序,将(恶意的)SQL命令注入到后台数据库引擎执行的能力,它可以通过在Web表单中输入(恶意)SQL语句得到一个存在安全漏洞的网站上的数据库,而不是按照设计者意图去执行SQL语句. 1.直接参数化,那么在直接处理SQL语句时,把值给传递过来的时候,我们不要直接进行赋值,而是要把这些字段的值参数化,然后再进

1.Spark 属性Spark应用程序的运行是通过外部参数来控制的,参数的设置正确与否,好与坏会直接影响应用程序的性能,也就影响我们整个集群的性能.参数控制有以下方式:(1)直接设置在SparkConf,通过参数的形式传递给SparkContext,达到控制目的.(通过set()方法传入key-value对)比如: val conf = new SparkConf() .setMaster(”local[2]“) #注意1 .setAppName(”test“) .set("spark.core

不多说,直接上干货! Spark程序中使用SparkSQL 轻松读取数据并使用SQL 查询,同时还能把这一过程和普通的Python/Java/Scala 程序代码结合在一起. CLI---Spark SQL shell JDBC/ODBC 各种支持jdbc的软件.商业智能(BI)工具.平台

(1)拼接产生SQL语句: string sql = "insert into czyb(yhm,mm,qx) values('" + txtName.Text + "','" + txtPassword.Text + "','" + cmbPriority.Text + "')";       OleDbCommand cmd = new OleDbCommand(sql, conn); 这种方法写法比较复杂,且安全性低,容