操作符完成过滤，虽然SparkSql使用的Code Generation技术极大的提高了数据过滤的效率，但是这个过程无法避免大量数据的磁盘读取，甚至在某些情况下会涉及网络IO(例如数据非本地化时)；如果底层数据源在进行扫描时能非常快速的完成数据的过滤...外连接查询和连接条件 外连接查询(outter join)，分为左外连接查询、右外连接查询以及全外连接查询，全外连接使用的场景不多，所以本文重点讨论的是左连接查询和右连接查询。...而上边提到的谓词下推能否在两类条件中使用，在SparkSql中则有特定的规则，以左外连接查询为例，规则如下： ? 接下来对这个表格中的规则进行详细的分析。...此时再和右表进行左连接，左表id为2的行，在右表中能找到id为2的行，则连接结果如下： ? 可见，条件下推过滤了左表整整50%的数据，相当牛叉，虽然只有两条。...至此，左联接查询的四条规则分析完了，可以看出，在SparkSql中对于外连接查询时的过滤条件，并不能在所有情况下都用来进行数据源的过滤，如果使用得当会极大的提升查询性能，如果使用不当，则会产生错误的查询结果
在《SparkSql连接查询中的谓词下推处理（一）》中，我们介绍了一些基本的概念，并对内连接查询时的一些基本下推规则进行了分析。...本篇文章要介绍的是--外连接查询中的谓词下推规则，这相比内连接中的规则要复杂一些，不过使用简单的表格来进行分析也是可以分析清楚的。先上表： ? 我们以左外连接查询为例，先总结规矩如下: ?...来分析一下LT.id>1下推到左表进行数据过滤的结果,经过LT.id>1过滤后，左表变为： ? 此时再和右表进行左连接，左表id为2的行，在右表中能找到id为2的行，则连接结果如下： ?...可见，两种处理方法结果一致。条件下推过滤了左表整整50%的数据（相当牛，虽然只过滤了一条）。究其原因，是因为在SparkSQL中，把以上的查询解析成了如下的子查询： ?...可以看出，在SparkSQL中对于外连接查询时的过滤条件，并不能在所有情况下都用来进行数据源的过滤，如果使用得当会极大的提升查询性能，如果使用不当，则会产生错误的查询结果，而这种错误结果又不易发觉，所以使用时要格外小心
说白了，就是把查询相关的条件下推到数据源进行提前的过滤操作，之所以这里说是查询相关的条件，而不直接说是where 后的条件，是因为sql语句中除了where后的有条件外，join时也有条件。...id value 1 one 2 two 来分析一下LT.id>1下推到左表左表进行数据过滤的结果： 经过LT.id>1过滤后，左表变为： Id value 2 two 此时再和右表进行左连接...，流程如下： 左表id为2的行，在右表中能join上，则连接结果如下： LT.id LT.value RT.value 2 two two 可见，条件下推过滤了左表整整50%的数据，相当牛叉，虽然只有两条...value 2 two 然后左表再和右表进行左连接，流程如下： 第一步：左表id为1的行在右表中没有，此时左表值保留，右表为null 第二步：左表id位2的行在右表中有，并且RT.id大于1，...： 第一步：左表id为1的行在右表中可以找到，但是此时仅仅满足join条件，在使用where条件判断这条连接后数据时，发现右表的id不满足RT.id>1的条件，所以这条join结果不保留(注意，这里是不保留
操作符完成过滤，虽然SparkSql使用的Code Generation技术极大的提高了数据过滤的效率，但是这个过程无法避免大量数据的磁盘读取，甚至在某些情况下会涉及网络IO(例如数据非本地化存储时)；...那么谓词下推第二层含义，即何时完成数据过滤则一般是在指连接查询中，是先对单表数据进行过滤再和其他表连接还是在先把多表进行连接再对连接后的临时表进行过滤，则是本系列文章要分析和讨论的重点。...这个查询是一个内连接查询，join后条件是用and连接的两个表的过滤条件，假设我们不下推，而是先做内连接判断，这时是可以得到正确结果的，步骤如下： 1) 左表id为1的行在右表中可以找到，即这两行数据可以...是的，你没看错，确实没有值，因为左表过滤结果只有id为1的行，右表过滤结果只有id为2的行，这两行是不能内连接上的，所以没有结果。...4.3.分区表使用OR连接过滤条件 如果两个表都是分区表，会出现什么情况呢？我们先来看如下的查询： ? 此时左表和右表都不再是普通的表，而是分区表，分区字段是pt，按照日期进行数据分区。
操作符完成过滤，虽然SparkSql使用的Code Generation技术极大的提高了数据过滤的效率，但是这个过程无法避免磁 盘读 取大 量数 据，甚至在某些情况下会涉及网络IO(例如数据非本地化存储时...这个查询是一个内连接查询，join后条件是用and连接的两个表的过滤条件，假设我们不下推，而是先做内连接判断，这时是可以得到正确结果的，步骤如下： 1) 左表id为1的行在右表中可以找到，即这两行数据可以...是的，你没看错，确实没有值，因为左表过滤结果只有id为1的行，右表过滤结果只有id为2的行，这两行是不能内连接上的，所以没有结果。...='two'把只有LT.value为'two'的左表记录过滤出来，那么对于左表中LT.value不为two的行，他们可能在跟右表使用id字段连接上之后，右表的RT.value恰好为two，也满足"LT.value...我们先来看如下的查询： ? 此时左 表和右 表都不再是普通的表，而是分区表，分区字段是pt，按照日期进行数据分区。同时两表查询条件依然使用OR进行连接。
本次演讲介绍了字节跳动基于SparkSQL建设大数据查询统一服务TQS（Toutiao Query Service）的一些实践以及在执行计划调优、数据读取剪枝、SQL兼容性等方面对SparkSQL引擎的一些优化...、SortMergeJoin 普通leftjoin无法build 左表 优化点： 在AE的框架下，根据shuffle数据量大小，自动调整join执行计划：SortMergeJoin调整为 ShuffledHashJoin...使得小左表leftjoin大右表的情况可以进行ShuffledHashJoin调整 难点： Left-join语义：左表没有join成功的key，也需要输出 原理 在构建左表Map的时候，额外维持一个"...是否已匹配"的映射表；在和右表join结束之后，把所有没有匹配到的key，用null进行join填充。...实现 cast、substring等条件下推hivemetastore，从而减轻metastore返回数据量 运行期调优 在SQL执行前，通过统一的查询入口，对其进行基于代价的预估，选择合适的引擎和参数
如果没有匹配的行，左表的列将包含 NULL 值。 Tip：在实际应用中，选择左外连接还是右外连接取决于查询需求和对数据的关注点。...左外连接通常更常见，因为它保留了左表的所有信息，并与右表中匹配的行进行关联。右外连接的使用相对较少，但在某些情况下可能更适合，特别是当关注右表的完整性时。...示例： 左外连接可用于获取所有顾客的信息以及他们的订单信息，包括那些没有订单的顾客。 查找缺失的数据： 场景： 在某些情况下，你可能需要查找一个表中缺失于另一个表中的数据。...以下是一些优化连接操作的常见方法： 使用索引： 在连接操作的关联列上创建索引是提高性能的有效手段。索引可以加速连接操作的执行，尤其是对于大表和频繁执行的查询。...确保在连接时，你按照逻辑正确的顺序进行连接，尤其是在多表连接的情况下。
然后，我们恢复准确的三维包围框，以区域为基础的光度比对使用左和右ROI。我们的方法不需要深度输入和三维位置监督，但是，优于所有现有的完全监督的基于图像的方法。...在具有挑战性的KITTI数据集上的实验表明，我们的方法在三维检测和三维定位任务上都比目前最先进的基于立体的方法高出30%左右的AP。1、简介三维目标检测是自主驾驶视觉感知、运动预测和规划的重要基础。...与FPN相似，我们通过在多尺度特征图上评估锚点来修正金字塔特征的原始RPN。不同之处在于，我们在每个尺度上连接左、右特征映射，然后将连接的特征输入立体RPN网络。...7、实验我们在具有挑战性的KITTI目标检测基准上对我们的方法进行了评估。我们将7481张训练图像分成训练集和验证集，其数量大致相同。...在没有三维监控的情况下，我们在三维检测和三维定位任务上大大超过了现有的基于图像的方法，甚至超过了基准激光雷达方法。我们的三维目标检测框架灵活实用，可以对每个模块进行扩展和改进。
列表示不同的分辨率级别，行表示聚合阶段。 ? 上图为特征提取模块(左)和特征聚合模块(右)。虚线表示对特征图进行了卷积。 ? 上图为自适应NMS。...在两辆车并排放置的情况下，左边的虚线描述了产生的一组可能的预测。为了确定边界框是否封装了唯一的对象，使用预测的方差(如中间所示)来估计最坏情况下的重叠（如右图所示）。...在本例中，由于实际重叠小于估计的最坏情况重叠，因此将保留这两个边界框。 ? 上图为在训练集和验证集上的边界框上的预测分布的校准的图。...对ATG4D数据集进行消融研究，结果如上表所示。 预测概率分布。预测概率分布最大的改进是预测边界框架的分布。当仅预测平均边界框时，公式(6)为简单平均，公式(9)为框角损失。...因此，训练网络只检测车辆并预测边界框上的单峰概率分布。如上表所示，我们的方法在这个小数据集上的性能比当前最先进的鸟瞰图检测器差。
表现：左表的数据全部保留，右表满足连接条件的记录展示，不满足的条件的记录则全是null 右外连接 1. 语法：A right join B 2....表现：右表的数据全部保留，左表满足连接条件的记录展示，不满足的条件的记录则全是null 全外连接 MySQL不支持全外连接，只支持左外连接和右外连接。...特点：自然连接也分自然内连接，左外连接，右外连接，其表现和上面提到的一致，只是连接条件由MySQL自动判定。...limit 可以看到，连接的条件是先于where的，也就是先连接获得结果集后，才对结果集进行where筛选，所以在使用join的时候，我们要尽可能提供连接的条件，而少用where的条件，这样才能提高查询性能...设置足够大的join_buffer_size 外连接常见问题 Q：如果想筛选驱动表的数据，例如左连接筛选左表的数据，该在连接条件还是where筛选？
SparkSQL总体流程介绍 在阐述Join实现之前，我们首先简单介绍SparkSQL的总体流程，一般地，我们有两种方式使用SparkSQL，一种是直接写sql语句，这个需要有元数据库支持，例如Hive...在shuffle read阶段，分别对streamIter和buildIter进行merge sort，在遍历streamIter时，对于每条记录，都采用顺序查找的方式从buildIter查找对应的记录...hash join实现 除了上面两种join实现方式外，spark还提供了hash join实现方式，在shuffle read阶段不对记录排序，反正来自两格表的具有相同key的记录会在同一个分区，只是在分区内不排序...如此循环遍历直到左表和右表的记录全部处理完。...总结 Join是数据库查询中一个非常重要的语法特性，在数据库领域可以说是“得join者的天下”，SparkSQL作为一种分布式数据仓库系统，给我们提供了全面的join支持，并在内部实现上无声无息地做了很多优化
图2.左：在自适应阈值和一此腐蚀步骤后的结果。右：在自适应阈值和两此腐蚀步骤之后的结果。...通过采用更多的侵蚀步骤，图案开始部分溶解，导致一些（小型）棋盘格无法检测到。 图3.左：运行一次腐蚀后发现的所有四边形。右图：在第二次腐蚀后，找到了大部分的四边形。...能够实现正确的角点匹配至关重要，不能很好匹配的话将会干扰提取棋盘的结构，从而使所有后续步骤无效，所以我们提出的解决该问题的方案是一种增强型启发式算法，即使在严重变形的情况下，也能通过几何验证其有效性：...如果计划在极端的背光或高架照明的情况下使用该算法，考虑使用更宽的白色边框的棋盘，此外，使用分辨率尽可能高的相机，尽量减少整体模糊，尤其是在小棋盘格周围，并确保棋盘格没有触及边界或被遮挡。...右图：我们的方法。 图10.最能反映测试集算法平均性能的标定 图像 左：OpenCV。右图：我们的方法。 以下两个示例旨在让读者了解棋盘模式提取过程中可能出现的问题。
SparkSQL语法及API 一、SparkSql基础语法 1、通过方法来使用 1．查询 df.select("id","name").show(); 1>带条件的查询 df.select($"id",... groupBy("列名", ...).sum(列名) 求和 groupBy("列名", ...).count() 求个数 groupBy("列名", ...).agg 可以将多个方法进行聚合... LEFT OUTER子句中指定的左表的所有行，而不仅仅是联接列所匹配的行。...如果左表的某行在右表中没有匹配行，则在相关联的结果集行中右表的所有选择列表列均为空值。...df.collect //获取当前df对象中的所有数据为一个Array 其实就是调用了df对象对应的底层的rdd的collect方法 2、通过sql语句来调用 1．针对表的操作 1>创建表 df.registerTempTable
，可以用merge方法： 我们来详解一下merge的参数，left和rgiht分别对应着需要连接的左表和右表，这里语数外成绩表是左表，篮球、舞蹈成绩是右表。...左右连接（left和right）： 左连接（left）和右连接（right），我们可以直观理解为哪边的表是老大，谁是老大，就听谁的（所有行全部保持），先看左连接，左表h1原封不动，右边根据左表进行合并，...如果存在相关的名字，就正常返回数据，如果不存在（韩梅梅、李雷），就返回空(NAN)值；右连接就是听右表的，左表有则返回无则为空。...外连接（outer）： 外连接是两张表妥协的产物，我的数据全保留，你的也全保留，你有我无的就空着，你无我有的也空着。...从结果可以看到，在不设置right的情况下，分组区间是默认左开右闭的，而我们希望的是左闭右开，即百级流量渠道访客数在0-99之间，所以需要将right值设置为False。
,alter,drop这样的关键字来操控我们的数据库对象:数据库，表，列 DML 对表中的数据进行增删改 insert,delete,update 注意 1.使用insert语句插入时，必须保证要插的字段类型...、数量要和插入的值保持一致 2.delete和drop的区别，delete删除的是数据，不是文件，drop删除整个文件 DQL 数据库执行 DQL 语句不会对数据进行改变，而是让数据库发送结果集给客户端...（pageIndex-1）*pageSize,pageSize 如何确保数据的完整性 注意 主键约束不能为空，且唯一 唯一约束可以为多个null,它只需保证存在的值唯一 连接查询 合并结果集：需要保证结果集字段一样...内连接 外连接 左外连接 右外连接 内连接 内连接是用来把满足某一个条件两个结果集合并起来，并一一对应， 此时两张表中任意一张表中的关联字段在例外一张表关联字段中不存在， 那么该数据则不会显示...外连接 是以一张表为主表，另一张表为匹配表，主表的内容全部显示，然后用匹配表去匹配主表中的内容 在左外连接中，左表为主表，右表为匹配表 在右外连接中，右表为主表，左表为匹配表
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 需要进行多表查询的情况下，用连接查询和子查询哪个效率高？ 1、什么是子查询？举个简单的例子，那么子查询有什么优劣呢？...从保证某个表的数据的完整性来说的话，LEFT JOIN 左外连接，保证左表的完整性，RIGHT JOIN 右外连接，保证右表的完整性 （1)左外连接LEFT JOIN或LEFT OUTER JOIN 左外联接的结果集包括...如果左表的某行在右表中没有匹配行，则在相关联的结果集行中右表的所有选择列表列均为空值。...进行自然连接运算要求两个表有共同属性（列），自然连接运算的结果表是在参与操作的两个表的共同属性上进行等值连接后，再去除重复的属性后所得的新表。...下面总结一下两表连接查询选择方式的依据： 1、 查两表关联列相等的数据用内连接。 2、 左表是右表的子集时用右外连接。 3、 右表是左表的子集时用左外连接。
YOLOD在人造革缺陷数据集上表现出色，相比于YOLOv5，提高了11.7% - 13.5%，错误检测率显著降低了5.2% - 7.2%。...此外，YOLOD在通用的MS-COCO数据集上也表现出色，提高了0.4% - 2.6%，提高了2.5% - 4.1%。...YOLOv5根据GT中心点的偏移，在上、下、左、右四个网格中选择一个或两个正样本，从而总共有2个或3个正样本。 YOLOX将围绕GT中心点的网格视为正样本。...如果GT的偏移大于或等于0.35个网格，则不会添加左上角的正样本。 除图中所示部分外，上右、下右和下左网格的扩展原则保持不变，是基于GT中心点的偏移计算的。...此外，如果GT的边界框大小大于或等于2个网格方格，则会使用作者提出的方法添加正样本。不添加GT边界框大小小于一个网格方格的正样本的原因是在添加的网格方格中没有目标特征。
主要内容 SparkSQL总体流程介绍 在阐述Join实现之前，我们首先简单介绍SparkSQL的总体流程，一般地，我们有两种方式使用SparkSQL，一种是直接写sql语句，这个需要有元数据库支持...在shuffle read阶段，分别对streamIter和buildIter进行merge sort，在遍历streamIter时，对于每条记录，都采用顺序查找的方式从buildIter查找对应的记录...hash join实现 除了上面两种join实现方式外，spark还提供了hash join实现方式，在shuffle read阶段不对记录排序，反正来自两格表的具有相同key的记录会在同一个分区，只是在分区内不排序...如此循环遍历直到左表和右表的记录全部处理完。...总结 Join是数据库查询中一个非常重要的语法特性，在数据库领域可以说是“得join者的天下”，SparkSQL作为一种分布式数据仓库系统，给我们提供了全面的join支持，并在内部实现上无声无息地做了很多优化
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