通过开窗函数实现累积求和（累加），累积计数，累乘（累积相乘）。...累加 题目 按照group_id进行分组，根据c_date顺序从早到晚对amount进行累积求和。...-+--------------+--------------+ 注意： 1.注意第3行和4行的结果； 2.注意滴7，8，9行的结果； 3.注意窗口框架方位省略后的结果:accure_add3 3.累积计数...题目 1.按照group_id进行分组，根据c_date顺序从早到晚对c_date进行累积计数； 2.按照group_id进行分组，根据c_date顺序从早到晚对c_date进行累积计数，要求去重；...我们首先想到的是直接使用count(disitnct amount) 的方式来完成，注意：在hive中支持count(distinct amount)over() 这种方式，但是在spark中不支持这种写法
3 Spark SQL 运行原理 在了解 Spark SQL 的运行原理前，我们需要先认识 Spark SQL 的架构： 3.1 Spark SQL 架构 Spark SQL 由 Core，Catalyst...Spark SQL 核心：Catalyst 查询编译器 Spark SQL 的核心是一个叫做 Catalyst 的查询编译器，它将用户程序中的 SQL/DataFrame/Dataset 经过一系列的操作...此外，Spark SQL 中还有一个基于成本的优化器（Cost-based Optimizer），是由 DLI 内部开发并贡献给开源社区的重要组件。该优化器可以基于数据分布情况，自动生成最优的计划。...3.2 基本 SQL 运行原理 理解传统关系型数据库中的基本 SQL 运行原理，有助于对 Spark SQL 运行原理更好地进行理解。...Spark SQL 运行流程 下面以 SQL 例子及图解辅助进行说明： 3.3.1.
很多知识星球球友问过浪尖一个问题： 就是spark streaming经过窗口的聚合操作之后，再去管理offset呢？...对于spark streaming来说窗口操作之后，是无法管理offset的，因为offset的存储于HasOffsetRanges。...如何获取呢？ 对于spark 来说代码执行位置分为driver和executor，我们希望再driver端获取到offset，在处理完结果提交offset，或者直接与结果一起管理offset。...import org.apache.spark.streaming.kafka010._ import org.apache.spark.streaming....{Seconds, StreamingContext} import org.apache.spark.
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。...满足什么条件的表才能被广播 如果一个表的大小小于或等于参数spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold（默认10M）配置的值，那么就可以广播该表。...，还需满足其他条件 private def canBuildLocalHashMap(plan: LogicalPlan): Boolean = { // 逻辑计划的physical size小于spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold...* spark.sql.shuffle.partitions（默认200）时，即可构造本地HashMap plan.stats.sizeInBytes < conf.autoBroadcastJoinThreshold...Shuffle Hash Join 选择Shuffle Hash Join需要同时满足以下条件： spark.sql.join.preferSortMergeJoin为false，即Shuffle
窗口操作会包含若干批次的RDD数据，窗口操作也往往带有聚合操作，所以KafkaRDD肯定会被转化为其他类型的RDD的，那么之后就无法转化为hasoffsetranges了，也是管理offset变得很麻烦的...实际上，无论是窗口是否有重叠和包含聚合，其实我们只关心本次处理窗口的kafkardds 的offset范围[fromOffset, toOffset)，由于fromOffset是上次提交成功的，那么本次处理完只需要提交的...那么如何获取最新的kafkaRDD的toOffset呢？ 其实，我们只需要在driver端记录kafkardd转化的hasoffsetrange存储的offset即可。...shuffle 你真知道如何高效用mapPartitions吗？...浪尖以案例聊聊spark 3.0 sql的动态分区裁剪
Spark SQL 端到端的完整优化流程主要包括两个阶段：Catalyst 优化器和 Tungsten。其中，Catalyst 优化器又包含逻辑优化和物理优化两个阶段。...val userFile: String = _ val usersDf = spark.read.parquet(userFile) usersDf.printSchema /** root |--...age", "userId") .filter($"age" < 30) .filter($"gender".isin("M")) val txFile: String = _ val txDf = spark.read.parquet
今天聊了聊一个小小的基础题，union和union all的区别： union all是直接连接，取到得是所有值，记录可能有重复 union 是取唯一值，记录没有重复 1、UNION 的语法如下： [SQL...语句 1] UNION [SQL 语句 2] 2、UNION ALL 的语法如下： [SQL 语句 1] UNION ALL [SQL 语句 2] 对比总结： UNION和UNION...Spark SQL 实际上Spark SQL的DataSet的API是没有union all操作的，只有union操作，而且其union操作就是union all操作。...需要将操作更改为： sales.union(sales).distinct().show()推荐阅读： Spark SQL的几个里程碑！...Table API&SQL的基本概念及使用介绍 Spark SQL用UDF实现按列特征重分区
前言 我们都知道，Spark SQL上主要有三种实现join的策略，分别是Broadcast hash join、Shuffle hash join、Sort merge join。...Catalyst在由优化的逻辑计划生成物理计划的过程中，会根据org.apache.spark.sql.execution.SparkStrategies类中JoinSelection对象提供的规则按顺序确定...表如何被广播 如果有某个表的大小小于spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold参数规定的值（默认值是10MB，可修改），那么它会被自动广播出去。对应代码如下。...当逻辑计划的数据量小于广播阈值与Shuffle分区数的乘积，即小于spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold * spark.sql.shuffle.partitions时...这个要求不高，所以Spark SQL中非小表的join都会采用此策略。
,age) name_age FROM person" sparkSession.sql(sql).show() 输出结果如下： 6、由此可以看到在自定义的UDF类中，想如何操作都可以了，完整代码如下...} 这是一个计算平均年龄的自定义聚合函数，实现代码如下所示： package com.udf import java.math.BigDecimal import org.apache.spark.sql.Row...import org.apache.spark.sql.expressions....import org.apache.spark.sql....import org.apache.spark.sql.
静下心来读源码，给想要了解spark sql底层解析原理的小伙伴们！...【本文大纲】1、前言2、Strategy3、Batch（包含一个或多个Rule及一个策略）4、batches: Seq[Batch]（Batch队列）5、execute（核心方法） 前言 Spark...Once once定义了只运行一次的规则，即maxIterations = 1的 Strategy case object Once extends Strategy { val maxIterations...maxIterationsSetting: String = null) extends Strategy Analyzer 和 Optimizer 中分 别定义自己的fixedPoint，最大迭代次数，分别从 spark.sql.analyzer.maxIterations...or spark.sql.optimizer.maxIterations 这两个配置参数里获取，默认100 ?
新的Adaptive Query Execution框架（AQE）是Spark 3.0最令人期待的功能之一，它可以解决困扰许多Spark SQL工作负载的问题。...这是启用AQE之前和之后第一个TPC-DS查询的执行结果： 动态将排序合并联接转换为广播联接 当任何联接端的运行时统计信息小于广播哈希联接阈值时，AQE会将排序合并联接转换为广播哈希联接。...spark.sql.adaptive.coalescePartitions.enabled 设置为true ，Spark将根据以下内容合并连续的shuffle分区 设置为spark.sql.adaptive.advisoryPartitionSizeInBytes...这涉及两个属性： spark.sql.adaptive.skewJoin.skewedPartitionFactor是相对的：如果分区的大小大于此因子乘以中位数分区大小且也大于，则认为该分区是倾斜的 spark.sql.adaptive.skewedPartitionThresholdInBytes...如果您想获得AQE的实践经验以及其他使Spark作业以最佳性能运行的工具和技术，请注册Cloudera的Apache Spark Performance Tuning课程。
SQL在对not in subquery处理，从逻辑计划转换为物理计划时，会最终选择BroadcastNestedLoopJoin（对应到Spark源码中BroadcastNestedLoopJoinExec.scala...而Spark SQL中的BroadcastNestedLoopJoin就类似于Nested Loop Join，只不过加上了广播表（build table）而已。...虽然通过改写Not in Subquery的SQL，进行低效率的SQL到高效率的SQL过渡，能够避免上面所说的问题。...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？...这里笔者给出一个思路，就是解析Spark SQL计划，根据Spark SQL的join策略匹配条件等，来判断任务中是否使用了低效的Not in Subquery进行预警，然后通知业务方进行修改。
所以，今天本文就围绕数据透视表，介绍一下其在SQL、Pandas和Spark中的基本操作与使用，这也是沿承这一系列的文章之一。 ?...03 Spark实现数据透视表 Spark作为分布式的数据分析工具，其中spark.sql组件在功能上与Pandas极为相近，在某种程度上个人一直将其视为Pandas在大数据中的实现。...而后，前面已分析过数据透视表的本质其实就是groupby操作+pivot，所以spark中刚好也就是运用这两个算子协同完成数据透视表的操作，最后再配合agg完成相应的聚合统计。...上述SQL语句中，仅对sex字段进行groupby操作，而后在执行count(name)聚合统计时，由直接count聚合调整为两个count条件聚合，即： 如果survived字段=0，则对name计数...以上就是数据透视表在SQL、Pandas和Spark中的基本操作，应该讲都还是比较方便的，仅仅是在SQL中需要稍加使用个小技巧。希望能对大家有所帮助，如果觉得有用不妨点个在看！
前言 Catalyst是Spark SQL核心优化器，早期主要基于规则的优化器RBO，后期又引入基于代价进行优化的CBO。但是在这些版本中，Spark SQL执行计划一旦确定就不会改变。...那么就引来一个思考：我们如何能够在运行时获取更多的执行信息，然后根据这些信息来动态调整并选择一个更优的执行计划呢？...如果没有AQE，Spark将启动5个task来完成最后的聚合。然而，这里有三个非常小的分区，为每个分区启动一个单独的task将是一种浪费。 ?...使用AQE之后，Spark将这三个小分区合并为一个，因此，最终的聚合只需要执行3个task，而不是5个task。 ?...启用AQE 可以通过设置参数spark.sql.adaptive为true来启用AQE（在Spark3.0中默认为false）。
Accumulator 是 spark 提供的累加器，累加器可以用来实现计数器（如在 MapReduce 中）或者求和。Spark 本身支持数字类型的累加器，程序员可以添加对新类型的支持。 1....下面这个累加器可以用于在程序运行过程中收集一些异常或者非法数据，最终以 List[String] 的形式返回： package com.sjf.open.spark; import com.google.common.collect.Lists...public List value() { return new ArrayList(list); } } 下面我们在数据处理过程中收集非法坐标为例，来看一下我们自定义的累加器如何使用...累加器注意事项 累加器不会改变 Spark 的懒加载（Lazy）的执行模型。如果在 RDD 上的某个操作中更新累加器，那么其值只会在 RDD 执行 action 计算时被更新一次。...对于在 action 中更新的累加器，Spark 会保证每个任务对累加器只更新一次，即使重新启动的任务也不会重新更新该值。
wall：Druid防御SQL注入攻击的WallFilter就是通过Druid的SQL Parser分析。...Druid提供的SQL Parser可以在JDBC层拦截SQL做相应处理，比如说分库分表、审计等。 log4j2：这个就是 日志记录的功能，可以把sql语句打印到log4j2 供排查问题。...配置 Druid 后台管理 Servlet（StatViewServlet）： Druid 数据源具有监控的功能，并提供了一个 web 界面方便用户查看，类似安装 路由器 时，人家也提供了一个默认的 web...监控，超过2s 就认为是慢sql，记录到日志中 log-slow-sql: true slow-sql-millis: 2000 # 日志监控，使用...com.alibaba.druid.spring.boot.autoconfigure.properties.DruidStatProperties 和 org.springframework.boot.autoconfigure.jdbc.DataSourceProperties中找到; 3.1 如何配置
spring.datasource.druid.web-stat-filter.enabled=true # 配置拦截规则 spring.datasource.druid.web-stat-filter.url-pattern=/* # 排除一些不必要的 url，这些 URL 不会涉及到 SQL...druid/login.html 此时我们会看到登录认证页面，如下： 输入我们前面配置的用户名/密码（javaboy/123）进行登录，登录成功后，可以看到如下页面： 从标题栏就可以看到，数据源、SQL...监控、SQL 防火墙等功能都是一应俱全。...username=aaa 地址，执行一条 SQL，执行完成后，我们来查看 SQL 监控： 可以看到，此时就有 SQL 执行的监控记录了。 其他的监控数据也都可以看到，我就不一一列举了。
Java API不兼容问题，解决这个问题方法有两个：一是升级CDH集群的JDK版本；二是指定Spark运行环境JDK版本。...本文章主要讲述如何通过Cloudera Manager来指定Spark1和Spark2的运行环境（包含JDK环境、Spark Local Dir等的配置）。...3.CM配置Spark运行环境 ---- 1.登录Cloudera Manager平台，进入Spark服务，添加spark-env.sh配置 [efjukmj5it.jpeg] 注意：每个配置占用一行。...4.总结 ---- 通过CM可以方便的指定Spark1和Spark2的运行环境变量，对于指定JDK版本，则需要在所有的Spark Gateway节点统一目录下部署需要的JDK版本（目录统一方便CM管理，...上述文章中还讲述了配置SPARK_LOCAL_DIRS目录，在使用yarn-client模式提交Spark作业时会在Driver所在服务的/tmp目录生成作业运行临时文件，由于/tmp目录空间有限可能会造成作业运行时无法创建临时文件从而导致作业运行失败
所有优化器的前提：不影响查询结果，即要保证优化前和优化后两个sql执行的效果相同 EliminateOuterJoin的主要作用是消除外连接（left,right,full），比如把left join、...EliminateOuterJoin优化器主要处理的是Filter的子节点为Join节点的情况 代码核心流程 为啥可以做这样的转化呢？...从优化器的顺序上来看： 该优化器在谓词下推优化器之前执行
1.文档编写目的 在CDP7.1.4中，自带的spark-sql运行会报错，如下图 ? 这是因为在CDP7.1.4中不支持Spark SQL CLI，官网有说明如下 ?...而我们在产品开发过程中，可能需要用到spark-sql来进行数据加工，本文就采用脚本的方式，调用spark-shell来进行数据的处理，执行需要的sql语句。...] : execute a sql file" echo "spark2-sql.sh -e [SQL] : execute a sql" echo "---------------------...sh spark-sql.sh -e "show databases;" ? cat a.sql sh spark-sql.sh -f a.sql ?...3.单点问题，所有Spark SQL查询都走唯一一个Spark Thrift节点上的同一个Spark Driver，任何故障都会导致这个唯一的Spark Thrift节点上的所有作业失败，从而需要重启Spark
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