在大数据分析中，窗口函数最常见的应用场景就是对数据进行分组后，求组内数据topN的需求，如果没有窗口函数，实现这样一个需求还是比较复杂的，不过现在大多数标准SQL中都支持这样的功能，今天我们就来学习下如何在...spark sql使用窗口函数来完成一个分组求TopN的需求。...思路分析： 在spark sql中有两种方式可以实现： （1）使用纯spark sql的方式。 （2）spark的编程api来实现。...我们看到，在sql中我们借助使用了rank函数，因为id=1的，最新日期有两个一样的，所以rank相等， 故最终结果返回了三条数据，到这里有的朋友可能就有疑问了，我只想对每组数据取topN，比如每组只取一条应该怎么控制...在spark的窗口函数里面，上面的应用场景属于比较常见的case，当然spark窗口函数的功能要比上面介绍的要丰富的多，这里就不在介绍了，想学习的同学可以参考下面的这个链接： https://databricks.com
窗口函数在工作中经常用到，在面试中也会经常被问到，你知道它背后的实现原理吗？ 这篇文章从一次业务中遇到的问题出发，深入聊了聊hsql中窗口函数的数据流转原理，在文章最后针对这个问题给出解决方案。 ?...window函数部分 windows函数部分就是所要在窗口上执行的函数，spark支持三中类型的窗口函数： 聚合函数 （aggregate functions） 排序函数（Ranking functions...以上代码实现主要有三个阶段： 计算除窗口函数以外所有的其他运算，如：group by，join ，having等。...这里给附上spark sql的执行计划，可以仔细品一下（hive sql的执行计划实在太长，但套路基本是一样的）： spark-sql> explain select id,sq,cell_type,rank...可以看到sql中 if 函数的执行位置如下： spark-sql> explain select id,sq,cell_type,rank,if(cell_type!
如将集合中每个元素按照空格切分。...特点：时间对齐，窗口长度固定，没有重叠。所有的数据只能落在一个窗口里面滚动窗口分配器将每个元素分配到一个指定窗口大小的窗口中，滚动窗口有一个固定的大小，并且不会出现重叠。...因此，滑动窗口如果滑动参数小于窗口大小的话，窗口是可以重叠的，在这种情况下元素会被分配到多个窗口中。...2.2.2 全窗口函数（full window functions）先把窗口所有数据收集起来，等到计算的时候会遍历所有数据。ProcessWindowFunction 就是一个全窗口函数。...与常规 SQL 语言中将查询指定为字符串不同，Table API 查询是以 Java 或 Scala 中的语言嵌入样式来定义的，具有 IDE 支持如:自动完成和语法检测;允许以非常直观的方式组合关系运算符的查询
使用NameNode的好处HDFS中DataNode怎么存储数据的直接将数据文件上传到HDFS的表目录中，如何在表中查询到该数据?...Hive SQL优化处理Hive的存储引擎和计算引擎Hive的文件存储格式都有哪些Hive中如何调整Mapper和Reducer的数目介绍下知道的Hive窗口函数，举一些例子Hive的count的用法Hive...Spark SQL的执行原理?Spark SQL的优化?说下Spark checkpointSpark SQL与DataFrame的使用?Sparksql自定义函数?怎么创建DataFrame?...Flink窗口函数，时间语义相关的问题介绍下Flink的watermark(水位线)，watermark需要实现哪个实现类，在何处定义?有什么作用?...说下各自的特点和过程若Spark要保存数据到HDFS上，要用什么算子?Hive SQL和Spark SOL的区别?各自优势和不足?为什么不用Spark SQL替代Hive SOL?
如将集合中每个元素按照空格切分。...特点：时间对齐，窗口长度固定，没有重叠。所有的数据只能落在一个窗口里面 滚动窗口分配器将每个元素分配到一个指定窗口大小的窗口中，滚动窗口有一个固定的大小，并且不会出现重叠。...一次数据统计的时间长度 每次统计移动多长的时间 特点：时间对齐，窗口长度固定，可以有重叠。...因此，滑动窗口如果滑动参数小于窗口大小的话，窗口是可以重叠的，在这种情况下元素会被分配到多个窗口中。...与常规 SQL 语言中将查询指定为字符串不同，Table API 查询是以 Java 或 Scala 中的语言嵌入样式来定义的，具有 IDE 支持如:自动完成和语法检测;允许以非常直观的方式组合关系运算符的查询
可以通过SQL和数据集API与Spark SQL交互，但无论使用何种语言或API向Spark SQL发出请求，其内部都使用相同的执行引擎，这种统一性方便开发者在不同的API间进行切换。...用户可以定义自己的标量函数（UDF）、聚合函数（UDAF）和表函数（UDTF） 支持索引压缩和位图索引 支持文本、RCFile、HBase、ORC等多种文件格式或存储类型 使用RDBMS存储元数据，大大减少了查询执行时语义检查所需的时间...Bzip2、LZO（只支持文本文件） 支持UDF和UDAF 自动以最有效的顺序进行表连接 允许定义查询的优先级排队策略 支持多用户并发查询 支持数据缓存 提供计算统计信息（COMPUTE STATS） 提供窗口函数...Spark SQL： 适用场景： 从Hive数据仓库中抽取部分数据，使用Spark进行分析。 不适用场景： 商业智能和交互式查询。...92标准的连接 采用统一的Snappy压缩编码方式，各个引擎使用各自最优的文件格式，Impala和Spark SQL使用Parquet，Hive-on-Tez使用ORC，Presto使用RCFile。
数据输入后可以用Spark的高度抽象原语如：map、reduce、join、window等进行运算。而结果也能保存在很多地方，如HDFS，数据库等。...通过该函数可以方便的扩展Spark API。此外，MLlib（机器学习）以及Graphx也是通过本函数来进行结合的。...3.Window Operations Window Operations有点类似于Storm中的State，可以设置窗口的大小和滑动窗口的间隔来动态的获取当前Steaming的允许状态 ? ...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！ c、Spark的特点： 易整合、统一的数据访问方式、兼容Hive、标准的数据连接。...在Spark SQL中SQLContext是创建DataFrames和执行SQL的入口，在spark-1.5.2中已经内置了一个sqlContext： 1.在本地创建一个文件，有三列，分别是id、name
MetaStore Hive底层的元数据信息是存储在MySQL中，$HIVE_HOME/conf/hive-site.xml Spark若能直接访问MySQL中已有的元数据信息 $SPARK_HOME...Hive：用于数据存储和查询。 Spark：用于分布式计算。 整合 Hive 在 Spark 中使用 Hive，需要将 Hive 的依赖库添加到 Spark 的类路径中。...在 Java 代码中，可以使用 SparkConf 对象来设置 Spark 应用程序的配置。...Spark Application 可以部署在本地计算机或云环境中，并且支持各种数据源和格式，如 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）、Apache Cassandra、Apache Kafka 等...，使用 Spark Application 4 Spark 代码访问 Hive 数据 5 Spark SQL 函数实战 parallelize SparkContext 一个方法，将一个本地数据集转为RDD
示例代码： import org.apache.spark.sql.SparkSession import org.apache.spark.sql.functions._ val spark = SparkSession.builder.appName...SQL优化：优化查询语句，如合理使用JOIN策略，避免全表扫描，仅查询需要的字段等，以提高查询性能。...10.窗口函数及对应代码案例 Hive窗口函数允许对数据集进行复杂的聚合计算，而不需要对数据进行分组。...LAST_VALUE(): 返回窗口中的最后一个值。 c. 聚合函数 聚合函数（如SUM(), AVG(), MIN(), MAX()等）也可以在窗口函数中使用，为每个窗口计算聚合值。...ORDER BY在窗口函数中定义排序，PARTITION BY用于将数据分成不同的部分，以独立计算每个部分的窗口函数值。
1.谈谈你对Spark SQL的理解 Spark SQL是一个用来处理结构化数据的Spark组件，前身是shark，但是shark过多的依赖于hive如采用hive的语法解析器、查询优化器等，制约了Spark...Spark SQL在汲取了shark诸多优势如内存列存储、兼容hive等基础上，做了重新的构造，因此也摆脱了对hive的依赖，但同时兼容hive。...如果hive的元数据存储在mysql中，那么需要将mysql的连接驱动jar包如mysql-connector-java-5.1.12.jar放到$SPARK_HOME/lib/下，启动spark-sql...Hint 应用到Spark SQL 需要注意这种方式对Spark的版本有要求，建议在Spark2.4.X及以上版本使用，示例： 3.小文件定期合并可以定时通过异步的方式针对Hive分区表的每一个分区中的小文件进行合并操作...但是这往往建立在我们发现任务执行慢甚至失败，然后排查任务中的SQL，发现"问题"SQL的前提下。那么如何在任务执行前，就"检查"出这样的SQL，从而进行提前预警呢？
它提供了窗口操作和处理乱序事件的机制，使用户可以在时间维度上对数据进行分组和聚合。...大数据生态系统：Hadoop拥有庞大的生态系统，包括各种工具和组件，如Hive、Pig、Spark、HBase等。...它通过将结构化数据映射到Hadoop分布式文件系统（HDFS）上的表格中，并提供类SQL的查询语言HiveQL，使用户能够使用类似于SQL的语法对大规模数据集进行查询和分析。...3.2 特点 Hive具有以下特点： SQL-like查询语言：Hive使用类SQL的查询语言HiveQL，使用户能够以熟悉的SQL语法编写查询和分析操作。...Spark Streaming提供了丰富的窗口操作、聚合和转换函数，使用户能够实时处理和分析流式数据。
如支持对结构化数据执行SQL操作的组件Spark-SQL，支持实时处理的组件Spark-Streaming，支持机器学习的组件Mllib，支持图形学习的Graphx。...在与Hive进行集成的同时，Spark SQL也提供了JDBC/ODBC接口，便于第三方工具如Tableau、Qlik等通过该接口接入Spark SQL。...由于之前大部分数据分析工作都是通过使用hive命令行完成的，为了将迁移至SparkSQL的代价最小，360系统部的同事开发了SparkSQL的命令行版本spark-hive。...同时，配合JDBC，它还可以读取外部关系型数据库系统如Mysql，Oracle中的数据。对于自带Schema的数据类型，如Parquet，DataFrame还能够自动解析列类型。 ?...在第一种方法中实现零数据丢失需要将数据存储在预写日志中，该日志进一步复制数据。这实际上是低效的，因为数据有效地被复制两次。第二种方法消除了问题，因为没有接收器，因此不需要预写日志。
本篇文章主要介绍Spark SQL/Hive中常用的函数，主要分为字符串函数、JSON函数、时间函数、开窗函数以及在编写Spark SQL代码应用时实用的函数算子五个模块。...参数1：分隔符，如 - ；参数2：要拼接的字符串（可多个） -- return the concatenation of the strings separated by sep -- Spark-SQL...-- Spark Sql select initcap("spaRk sql"); -- SPARK SQL select upper("sPark sql"); -- spark sql select...SparkSQL函数算子 以上函数都是可以直接在SQL中应用的。...那么如果是在Spark SQL的DataFrame/DataSet的算子中调用，可以参考DataFrame/DataSet的算子以及org.apache.spark.sql.functions.
1.Spark处理数据流程、并行度决定机制 2.SparkSQL解析SQL的详细流程、hash广播底层实现 3.Spark shuffle、shuffle文件 4.groupByKey、reduceByKey...文件存储格式，对比 17.parquet文件和orc文件区别 18.hive内外表区别 19.hive执行的job数是怎么确定的 20.窗口函数中几个rank函数的区别 21.cube、grouping...sets、grouping__id 22.你进行过hive sql到spark sql的任务迁移吗？...34.提交到Yarn上的应用如Spark与Yarn的交互流程？ 35.HBase架构、row key和列族设计及注意事项？为什么使用LSM树（与传统的RDBMS如mysql的B+树对比）？...49.leetcode系列题，如股票买卖利润最大化问题？ 50.SQL列转行、行转列、连续N天登录等？ 51.跨数据中心/机房数据迁移方案？
DataFrame可以通过Spark SQL中的API进行操作，可以使用SQL语句进行查询。 DataSet是Spark 1.6版本中引入的新概念，是一种强类型的分布式数据集合。...Hive将SQL查询转换为Spark作业，并使用Spark的分布式计算能力来处理数据。 这样，Hive就可以利用Spark的内存计算和并行处理能力来提高性能。 ...在Spark on Hive中，Spark将Hive表作为DataFrame或Dataset进行处理，并使用Spark SQL执行Hive查询。...52 Hive on spark 和Spark on hive 将sql转化成执行计划的过程 52.1 Hive on Spark 在 Hive on Spark 中，将 SQL 查询转换为执行计划的过程分为以下几步...52.2 Spark on Hive 在 Spark on Hive 中，将 SQL 查询转换为执行计划的过程分为以下几步： 首先，Spark 会将 SQL 查询解析成一个逻辑执行计划，即一个
如何理解Impala的查询执行流程，如查询解析、计划生成、分布式执行等？Impala SQL特性与使用：能否熟练使用Impala SQL进行复杂查询、窗口函数、JOIN操作等？...Impala与其他查询引擎对比：能否对比分析Impala与Hive、Presto、Spark SQL等查询引擎的优缺点？在何种场景下更倾向于选择Impala？...特性与使用Impala支持丰富的SQL特性，如复杂查询、窗口函数、JOIN操作、子查询等。...Impala与其他查询引擎对比Impala相比其他查询引擎（如Hive、Presto、Spark SQL），优势在于：实时性：基于MPP架构，查询响应速度快，适用于交互式数据分析。...但在某些场景下，如需要进行复杂ETL、大规模数据批处理、深度学习等任务时，可能需要考虑使用Hive、Presto、Spark SQL等工具。
Mapreduce最大的优点是它简单的编程模型，程序猿只需根据该模型框架设计map和reduce函数，剩下的任务，如：分布式存储、节点任务调度、节点通讯、容错处理和故障处理都由mapreudce框架来完成...； Hadoop和Spark在某些方面有重叠，但组件之间都可以很好的协同作战。...，由Shark、Hive发展而来的，以SQL方式访问数据源（如hdfs、hbase、S3、redis甚至关系统数据库等，下同）； Phoenix，一套专注于SQL方式访问hbase的JDBC...HDFS的数据导进到关系型数据库中 七、典型的组合使用场景 Hadoop、Spark生态圈的组件是相互配合使用的，每个组件都有自己“用武之地”，组合起来完成即可以满足各种系统业务需求，下面列举两个例子.../Storm/Hive，各有优势，相对Hive目前仍使用广泛，该技术出现的较早；Storm专注于流式处理，延迟非常低； Spark最有前景的计算工具；不管用什么，最终都是对数据的清理、统计，把得到的结果输出
HiveQL类SQL查询语言支持大多数标准SQL操作，如SELECT、JOIN、GROUP BY、HAVING、ORDER BY等，同时还支持自定义函数和自定义聚合函数。...Hive可以与其他大数据工具和框架进行集成，例如Hadoop、HBase、Spark、Pig等，可以方便地进行数据处理和分析。...在 Hive 中，不能在 GROUP BY 子句中使用列别名，只能使用原始列名。这是因为在查询执行顺序中，GROUP BY 子句是在列别名之后执行的，因此无法识别别名。...SELECT * FROM (SELECT * FROM t); （4）关于窗口函数。 Hive 对窗口函数的支持比较早，自 Hive 0.11 版本便开始支持窗口函数。...需要注意的是，不同的数据库实现对于窗口函数语法的支持和细节可能会有所不同，实际使用中需要查看所使用的数据库实现的文档，以了解其具体的语法和使用方式。
请注意，这仍然与 Hive 表的行为不同，Hive 表仅覆盖与新插入数据重叠的分区。...但是，这意味着如果你的列名中包含任何圆点，你现在必须避免使用反引号（如 table.column.with.dots.nested）。 在内存中的列存储分区修剪默认是开启的。...一般来说论文类尝试使用两种语言的共有类型（如 Array 替代了一些特定集合）。在某些情况下不通用的类型情况下，（例如，passing in closures 或 Maps）使用函数重载代替。...当使用 DSL 内部的函数时（现在使用 DataFrame API 来替换）, 用户习惯导入 org.apache.spark.sql.catalyst.dsl....等等) 用户定义函数 (UDF) 用户定义聚合函数 (UDAF) 用户定义 serialization formats (SerDes) 窗口函数 Joins JOIN {LEFT|RIGHT
类似与ORM，它提供了RDD的优势（强类型，使用强大的lambda函数的能力）以及Spark SQL优化执行引擎的优点。...三者都有许多共同函数，如filter，排序等。...._ 用户自定义函数 在Shell窗口中可以通过spark.udf功能用户可以自定义函数。...包含Hive支持的Spark SQL可以支持Hive表访问、UDF(用户自定义函数)以及Hive查询语言（HQL）等。...在Spark目录下执行如下命令启动Spark SQL CLI，直接执行SQL语句，类似一Hive窗口。
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