[前言:如果你经常使用Spark SQL进行数据的处理分析,那么对笛卡尔积的危害性一定不陌生,比如大量占用集群资源导致其他任务无法正常执行,甚至导致节点宕机.那么都有哪些情况会产生笛卡尔积,以及如何事前"预测"写的SQL会产生笛卡尔积从而避免呢?(以下不考虑业务需求确实需要笛卡尔积的场景)] Spark SQL几种产生笛卡尔积的典型场景 首先来看一下在Spark SQL中产生笛卡尔积的几种典型SQL: 1. join语句中不指定on条件 select * from test_parti

场景: 有两个表,表可以是文本或Json数据,结构化后分别是Table1(A,B,C)和Table2(C.D.E),两个表通过C关联,要求求出D+E之和,并以(A.B.D+E)三列返回 解答: 思路:SparkSQL支持读取Json创建表,同时创建的表可以做联合查询,类似传统Sql语句进行关联查询和统计分析 代码: package study import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.sql.SparkSession

本篇文章中,主要说明SQL中的各种连接以及使用范围,以及更进一步的解释关系代数法和关系演算法对在同一条查询的不同思路. 多表连接简介 在关系数据库中,一个查询往往会涉及多个表,因为很少有数据库只有一个表,而如果大多查询只涉及到一个表的,那么那个表也往往低于第三范式,存在大量冗余和异常. 因此,连接(Join)就是一种把多个表连接成一个表的重要手段. 比如简单两个表连接学生表(Student)和班级(Class)表,如图: 进行连接后如图: 笛卡尔积 笛卡尔积在SQL中的实现方式既是交叉连接(Cr

SparkSQL是指整合了Hive的spark-sql cli, 本质上就是通过Hive访问HBase表,具体就是通过hive-hbase-handler, 具体配置参见:Hive(五):hive与hbase整合 目录: SparkSql 访问 hbase配置 测试验证 SparkSql 访问 hbase配置:  拷贝HBase的相关jar包到Spark节点上的$SPARK_HOME/lib目录下,清单如下: guava-.jar htrace-core--incubating.jar hbas

一.由于具有多张宽表且字段较多,每个宽表数据大概为4000万条,根据业务逻辑拼接别名,并每张宽表的固定字段进行left join 拼接SQL.这样就能根据每个宽表的主列,根据每个宽表的不同字段关联出一张新的集合.由于下来要进行分页查询,如果要使用SparkSQL进行分页查询,需要增加序号列,那么就在刚才的Sql之前增加一句 create table tableName as SELECT  ROW_NUMBER() OVER() as id,* from (拼接的SQL) 就可创建一张带自增序列

1.in 不支持子查询 eg. select * from src where key in(select key from test); 支持查询个数 eg. select * from src where key in(1,2,3,4,5); in 40000个 耗时25.766秒 in 80000个 耗时78.827秒 2.union all/union 不支持顶层的union all eg. select key from src UNION ALL select key from te

自连接 测试数据准备 CREATE TABLE `t2` ( `id` int(11) NOT NULL, `gid` char(1) DEFAULT NULL, `col1` int(11) DEFAULT NULL, `col2` int(11) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=latin1; insert into t2 values (1,'A',31,6), (2,'B',25,83),

没有join条件导致笛卡尔乘积 学过线性代数的人都知道,笛卡尔乘积通俗的说,就是两个集合中的每一个成员,都与对方集合中的任意一个成员有关联.可以想象,在SQL查询中,如果对两张表join查询而没有join条件时,就会产生笛卡尔乘积.这就是我们的笛卡尔乘积导致的性能问题中最常见的案例:开发人员在写代码时遗漏了join条件. 发生笛卡尔乘积的sql: select sum(project_fj.danjia*project_fj.mianji) from project_fj,orderform w

最近做一个oracle项目迁移工作,跟着spark架构师学着做,进行一些方法的总结. 1.首先,创建SparkSession对象(老版本为sparkContext) val session = SparkSession.builder().appName("app1").getOrCreate() 2.数据的更新时间配置表,选用mysql,就是说每次结果数据计算写入mysql后,还会将此次数据的更新时间写入数据配置表. 那么在代码里,需要创建配置表的case class,配置与构造数据

SparkSql作为Spark的结构化数据处理模块,提供了非常强大的API,让分析人员用一次,就会为之倾倒,为之着迷,为之至死不渝.在内部,SparkSQL使用额外结构信息来执行额外的优化.在外部,可以使用SQL和DataSet 的API与之交互.本文笔者将带你走进SparkSql的世界,领略SparkSql之诸多妙处. 一.DataSet和DataFrame 当使用编程语言对结构化数据进行操作时候,SparkSql中返回的数据类型是DataSet/DataFrame,因此开篇笔者就先对这两种数

Spark 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. Hive SQL是转换成MapReduce然后提交到集群上执行,大大简化了编写MapReduc的程序的复杂性,由于MapReduce这种计算模型执行效率比较慢.所有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!  SparkSession SparkSession是

在上篇博文中介绍了T-SQL查询的基础知识,本篇主要介绍稍微复杂的查询形式. 表运算符 表运算符的作用是把为其提供的表作为输入,经过逻辑查询处理,返回一个表结果.SQL Server支持四个表运算符:JOIN.APPLY.PIVOT.UNPIVOT,其中JOIN是标准SQL中的运算符,APPLY.PIVOT和UNPIVOT是T-SQL的扩展. JOIN:联接查询时使用 APPLY:用于FROM子句中,分为CROSS APPLY和OUTER APPLY两种形式 PIVOT:用于行转列 UNPIVO

SparkSQL和DataFrame SparkSQL简介 Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块,它提供了一个编程抽象叫做DataFrame并且作为分布式SQL查询引擎的作用.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! SparkSQL的特性 1.易整合 2.统一的数据访问方式 3.兼容Hive 4.标准的数据连接 DataFrames简介 与RDD类似,DataFrame也是一个分布式数据容器.然而DataFrame更像传统数据库的二维表格

一.背景介绍 了解一个sql语句的执行过程,了解一部分都做了什么,更有利于对sql进行优化,因为你知道它的每一个连接.where.分组.子查询是怎么运行的,都干了什么,才会知道怎么写是不合理的. 大致执行顺序: select[distinct] from join(如:left join) on where group by having union order by limit 二.数据表准备 1.创建表 DROP TABLE IF EXISTS student; CREATE TABLE `

一.SparkSQL的进化之路 1.0以前: Shark 1.1.x开始: SparkSQL(只是测试性的)  SQL 1.3.x: SparkSQL(正式版本)+Dataframe 1.5.x: SparkSQL 钨丝计划 1.6.x: SparkSQL+DataFrame+DataSet(测试版本) x: SparkSQL+DataFrame+DataSet(正式版本) SparkSQL:还有其他的优化 StructuredStreaming(DataSet) 二.认识SparkSQL 2.

题目描述 给定长度为 n 的整数数组 nums,其中 n > 1,返回输出数组 output ,其中 output[i] 等于 nums 中除 nums[i] 之外其余各元素的乘积. 示例: 输入: [1,2,3,4] 输出: [24,12,8,6] 说明: 请不要使用除法,且在 O(n) 时间复杂度内完成此题. 进阶: 你可以在常数空间复杂度内完成这个题目吗?( 出于对空间复杂度分析的目的,输出数组不被视为额外空间.) 算法 题中明确要求不能使用除法,本可以使用O(n^2)的双for暴力循环求

一.概述 1.什么是sparkSQL 根据官网的解释: Spark SQL is a Spark module for structured data processing. 也就是说,sparkSQL是一个处理结构化数据的组件 更多的介绍,可以参见官网或者w3c:https://www.w3cschool.cn/spark_sql/spark_sql_introduction.html 中文简明介绍: Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块,它提供了一个编程抽象叫做Data

2014-12-29  凡尘工作室   阅 34985  转 95 本篇文章中,主要说明SQL中的各种连接以及使用范围,以及更进一步的解释关系代数法和关系演算法对在同一条查询的不同思路. 多表连接简介 在关系数据库中,一个查询往往会涉及多个表,因为很少有数据库只有一个表,而如果大多查询只涉及到一个表的,那么那个表也往往低于第三范式,存在大量冗余和异常. 因此,连接(Join)就是一种把多个表连接成一个表的重要手段. 比如简单两个表连接学生表(Student)和班级(Class)表,如图: 进行连

一.SparkSQL的进化之路 1.0以前:   Shark 1.1.x开始:SparkSQL(只是测试性的)  SQL 1.3.x:          SparkSQL(正式版本)+Dataframe 1.5.x:          SparkSQL 钨丝计划 1.6.x:       SparkSQL+DataFrame+DataSet(测试版本) 2.x: SparkSQL+DataFrame+DataSet(正式版本) SparkSQL:还有其他的优化 StructuredStreami

--  **************关联查询(多表查询)**************** -- 需求:查询员工及其所在部门(显示员工姓名,部门名称) -- 1.1 交叉连接查询(不推荐.产生笛卡尔乘积现象:4 * 4=16,有些是重复记录) SELECT empName,deptName FROM employee,dept; -- 需求:查询员工及其所在部门(显示员工姓名,部门名称) -- 多表查询规则:1)确定查询哪些表   2)确定查询哪些字段   3)表与表之间连接条件 (规律:连接条件

Unit03: SQL(基础查询) . SQL(关联查询) 列别名 当SELECT子句中查询的列是一个函数 或者表达式时,那么查询出来的结果集 中对应的该字段的名字就是这个函数或者 表达式的名字.为此可以为这一列添加 别名,这样结果集中该字段就使用别名 作为该列的名字. 若希望别名区分大小写或者含有空格,那么 该别名可以使用双引号括起来. "s al" FROM emp AND,OR AND优先级高于OR,可以通过括号 提高优先级. SELECT ename,job,sal FROM