Spark读取配置 我们知道，有一些配置可以在多个地方配置。...在其构造函数中就完成了从 『spark-submit --选项』、『spark-defaults.conf』、『spark-env.sh』中读取配置，并根据策略决定使用哪个配置。...该参数包含一些系统环境变量的值和从spark-env.sh中读取的配置值，如图是我一个demo中env值的部分截图 ?...Step1：创建各配置成员并赋空值 这一步比较简单，定义了所有要从『spark-submit --选项』、『spark-defaults.conf』、『spark-env.sh』中读取的配置，并赋空值。...Step3：mergeDefaultSparkProperties加载spark-defaults.conf中配置 Step3读取spark-defaults.conf中的配置文件并存入sparkProperties
下面的 sql 语句是要将 status 列根据一个条件或者多条件转换为对应的值. 其中要注意 case 关键字后面不能带上列名 status 而是直接跟上 when 关键词, 不然会导致转换无效.
$scalaVersion") compile("org.scala-lang:scala-compiler:$scalaVersion") compile("org.apache.spark...:spark-sql_2.11:$sparkVersion") compile("org.apache.spark:spark-streaming_2.11:$sparkVersion")...compile("org.apache.spark:spark-hive_2.11:$sparkVersion") compile("org.apache.spark:spark-hive-thriftserver..._2.11:$sparkVersion") 启动hive支持 val warehouseLocation = new File("spark-warehouse").getAbsolutePath...//配置spark val spark = SparkSession .builder() .appName("Spark Hive Example") .master
在优化MySQL查询的时候，在explain中看到了 详细解释： MySQL中的MRR指的是Multi-Range Read，即多范围读取。...在MySQL 5.6及更高版本中，当使用InnoDB存储引擎时，MRR是一种优化查询的技术，它可以在读取多个索引范围时减少磁盘I/O和CPU消耗。...通常情况下，在执行查询时，MySQL会遍历整个索引树，以找到所有匹配的行。 但是，对于大型数据集，这种方式可能会导致性能下降，因为它需要大量的磁盘I/O和CPU资源。...在使用MRR时，MySQL会尝试将查询范围分成多个不重叠的部分，并使用范围扫描技术来查找每个部分中的匹配行。 这种方式可以有效地减少磁盘I/O和CPU消耗，从而提高查询性能。
一、MRR优化概述 MRR，全称Multi-Range Read Optimization，直译为多范围读取优化，是MySQL中一种用于提高索引查询性能的技术。...MRR通过减少随机磁盘访问次数，将随机IO转换为顺序IO，从而提高数据读取的效率。它特别适用于包含范围条件（如BETWEEN、等）的查询，以及需要通过辅助索引访问表数据的场景。...扫描辅助索引并收集主键值： 当执行一个包含范围条件的查询时，MySQL优化器首先会扫描辅助索引，找到满足条件的一系列索引元组。 对于每个索引元组，MySQL会收集其对应的主键值（rowid）。...当客户端请求读取某一页数据时，磁盘预读功能会预测并提前读取相邻的几页数据到内存缓冲区中。...顺序访问基表： 使用排序后的主键值，MySQL将顺序访问orders表的基表部分，检索出完整的订单数据行。 由于主键值是有序的，因此访问基表时产生的磁盘I/O变为顺序I/O，提高了读取效率。
自定义MultipleOutputFormat 在Hadoop 多文件输出MultipleOutputFormat中介绍了如何在Hadoop中根据Key或者Value的值将属于不同的类型的记录写到不同的文件中...因为Spark内部写文件方式其实调用的是Hadoop相关API，所以我们也可以通过Spark实现多文件输出。不过遗憾的是，Spark内部没有多文件输出的函数供我们直接使用。...我们可以通过调用saveAsHadoopFile函数并自定义MultipleOutputFormat类来实现多文件输出，如下所示： public class RDDMultipleTextOutputFormat...String.class, RDDMultipleTextOutputFormat.class); 上面示例中通过调用 saveAsHadoopFile 函数并自定义 MultipleOutputFormat 类来实现多文件输出...DataFrame 方式 如果你使用的是Spark 1.4+，借助DataFrame API会变得更加容易。
数据读取是所有数据处理分析的第一步，而Pandas和Spark作为常用的计算框架，都对常用的数据源读取内置了相应接口。...基于此，本文首先分别介绍Pandas和Spark常用的数据读取API，而后进行简要对比分析。...02 Spark常用数据读取方法 与Pandas类似，Spark也提供了丰富的数据读取API，对于常用的数据读取方法也都给予了非常好的支持。...这里以Scala Spark为例，通过tab键补全命令查看常用的数据读取方法如下： 通过spark-shell的tab键补全得到spark.read.的系列方法 可以明显注意到Spark的数据读取API...对于csv文件也给予了很好的支持，但参数配置相较于Pandas而言则要逊色很多 spark.read.textFile：典型的txt文件读取方式，相信很多人的一个Spark项目word count大多是从读取
「困惑」 spark sql 读取 parquet 文件，stage 生成任务 4 个 task，只有一个 task 处理数据，其它无 spark 任务执行 apache iceberg rewriteDataFiles...谓词下推，是指通过将一些过滤条件尽可能的在最底层执行以减少结果集。谓词就是指这些过滤条件，即返回。...实战 spark 2.4.0 读取 parquet 文件 ❝spark.read.parquet("") ❞ org.apache.spark.sql.DataFrameReader.java...2.4.0 读取 parquet，使用的是 loadV1Source spark 读取文件默认 task 任务数(分区数)最大 10000，最小是 path 的个数（注意并行度和任务数分区数区别） createNonBucketedReadRDD...读取 parquet 文件默认用 enableVectorizedReader，向量读 根据 DataSourceScanExec 代码中划分的 partitions, 但不是所有 partitions
这篇文章接上一篇spark submit读写hudi,上一篇spark submit写入hudi的数据这里打算通过spark sql来进行查询 这里稍作一些基本配置 1.首先把core-site.xml...执行命令 bin/spark-sql \ --master yarn \ --conf spark.sql.hive.convertMetastoreParquet=false \ --jars /Users...) - object (class org.apache.spark.rdd.ParallelCollectionPartition, org.apache.spark.rdd.ParallelCollectionPartition...org.apache.spark.rdd.RDD.collect(RDD.scala:989) at org.apache.spark.api.java.JavaRDDLike$class.collect...(SparkApplication.scala:52) at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit.org$apache$spark$deploy$SparkSubmit
实战 1.背景 通过 spark sql 读取 kudu 数据，由于 kudu 表 只有 6 个 tablet ，所以 spark 默认只能启动 6 个 task，读取 kudu 数据，通过界面可以看到...kudu 的 scan 维持在 143M/s ，想要增大 spark 读取 kudu 的效率。...[在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/2020051118163413.png) 2.修改 通过追踪 kudu-spark.jar 的源码知道 ?...splitSizeBytes sets the target number of bytes per spark task....be split to generate uniform task sizes instead of the default of 1 task per tablet 调参为： val sqlDF = spark.sqlContext.read.options
qr-code.png 读取结构化数据 Spark可以从本地CSV，HDFS以及Hive读取结构化数据，直接解析为DataFrame，进行后续分析。...读取本地CSV 需要指定一些选项，比如留header，比如指定delimiter值，用，或者\t或者其他。 import org.apache.spark.sql....path) .toDF() def main(args: Array[String]): Unit = { df.show() df.printSchema() } } 读取...import org.apache.spark.sql....col2","new_col2") def main(args: Array[String]): Unit = { df.show() df.printSchema() } } 读取
查询条件 1、使用 WHERE 子句从数据表中读取数据的通用语法： SELECT field1, field2,...fieldN FROM table_name1, table_name2......WHERE 子句类似于程序语言中的 if 条件，根据 MySQL 表中的字段值来读取指定的数据。 以下为操作符列表，可用于 WHERE 子句中。...如果我们想在 MySQL 数据表中读取指定的数据，WHERE 子句是非常有用的。 使用主键来作为 WHERE 子句的条件查询是非常快速的。...---- 2、使用 LIKE 子句从数据表中读取数据的通用语法： SELECT field1, field2,...fieldN FROM table_name WHERE field1 LIKE condition1...---- 3、MySQL UNION 操作符 MySQL UNION 操作符用于连接两个以上的 SELECT 语句的结果组合到一个结果集合中。多个 SELECT 语句会删除重复的数据。
文章目录 一、前言 二、基本语法 三、条件统计的实现 1、利用条件表达式 2、利用case when 语句 四、总结： 一、前言 我的数据库测试表结构如下，现在统计gid大于1的数量 二、基本语法...COUNT(字段名)计算指定列下总的行数，计算时将忽略空值的行 三、条件统计的实现 1、利用条件表达式 select count(IF(gid>1,1,null)) from goods; 2、利用...case when 语句 select count(case when gid>1 then 1 else null end) from goods; 四、总结： 使用count()函数实现条件统计的基础是对于值为
使用Spark读取Hive中的数据 2018-7-25 作者: 张子阳 分类: 大数据处理 在默认情况下，Hive使用MapReduce来对数据进行操作和运算，即将HQL语句翻译成MapReduce...Hive和Spark的结合使用有两种方式，一种称为Hive on Spark：即将Hive底层的运算引擎由MapReduce切换为Spark，官方文档在这里：Hive on Spark: Getting...还有一种方式，可以称之为Spark on Hive：即使用Hive作为Spark的数据源，用Spark来读取HIVE的表数据（数据仍存储在HDFS上）。...因为Spark是一个更为通用的计算引擎，以后还会有更深度的使用（比如使用Spark streaming来进行实时运算），因此，我选用了Spark on Hive这种解决方案，将Hive仅作为管理结构化数据的工具...通过这里的配置，让Spark与Hive的元数据库建立起联系，Spark就可以获得Hive中有哪些库、表、分区、字段等信息。 配置Hive的元数据，可以参考 配置Hive使用MySql记录元数据。
——周国平《风中的纸屑》 在我们日常开发中，有时可能会在SQL中写一些条件，例如这里一个例子 这里有这样一张表,数据如下： 如果我们需要把未认证(状态为NOT_AUTH)的用户放到前面排序显示，在不影响分页的情况下...我们可以这么写 SELECT *,IF(status='NOT_AUTH','NOT_AUTH',null) AS sort FROM `user` ORDER BY sort DESC 这里使用到了MYSQL...的IF函数 IF([条件],[为true时值],[为false时值]) 例如我们需要整体排序，认证中的在最前，然后是未认证的，最后是已认证的 我们则可以使用MYSQL中的CASE、WHEN、THEN、ELSE...WHEN STATUS = 'HAS_AUTH' THEN 2 ELSE 999 END ) AS sort FROM `user` ORDER BY sort ASC 这里 CASE WHEN [条件...1] THEN [条件1满足时值] WHEN [条件2] THEN [条件2满足时值] WHEN [条件3] THEN [条件3满足时值] ELSE [条件都不满足时值] END Tips：在除了查询语句中
* MySQL不支持CHECK约束，但可以使用CHECK约束而没有任何效果。
进阶2：条件查询 以下面如图数据库为例编写条件查询案例 语法： select 查询列表 from 表名 where 筛选条件; 分类： 一、按条件表达式筛选 简单条件运算符：> >= <= 二、按逻辑表达式筛选 逻辑运算符： 作用：用于连接条件表达式 && || !...and or not &&和and：两个条件都为true，结果为true，反之为false ||或or： 只要有一个条件为true，结果为true，反之为false !...或not： 如果连接的条件本身为false，结果为true，反之为false 三、模糊查询 like between and in is null 一、按条件表达式筛选 案例1：查询工资>12000的员工信息
在做sqlzoo的时候，碰到一个SQL的排序问题，他把符合条件的单独几行，可以放在查询结果的开始，或者查询结果的尾部 通过的方法就是IN语句（也可以通过IF语句） 自己做了个测试，如下，这个是表的所有内容...正如上面一段说的，你可以把if 语句看成是独立的column，所以你也可以为他添加排序条件ASC或者DESC，当然默认是ASC，可以不写。...使用ORDER BY配合IN语句 上面一个是满足单个条件，返回0或者1，那如果需要用到一个范围呢？...这样的话，birth IN语句会进行判断，如果birth满足条件，返回1，不满足，返回0 所以，满足条件的两行，因为返回值是1，进行ASC排序的时候，就被放置在了最后。
MySQL查询数据过程探索 等值匹配原则 通过主键查找，不需要回表，因为主键下面的叶子节点记录本行的所有数据。...最左前缀匹配原则，仅针对联合索引 这个规则就像盖楼房，得一层盖好再盖另一层，不可能直接盖3楼，mysql来了也不行。...explain select * from demo where name = 'mysql'; 就要一楼和二楼，三楼没钱盖了,用到了此联合索引，但是可能不完整，看key_len的值 有钱...DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci; 一个范围查询，注意key_len，这个也可以从侧面看它用了几个索引 多个范围查询 mysql...范围查询+等值匹配 优先有索引的等值查询 where后是联合索引 mysql先去union的索引树找age等于1的，然后按范围去排序stu_id。
文章目录 进阶2：条件查询 分类： 一、按条件表达式筛选 二、按逻辑表达式筛选 三、模糊查询 一、按条件表达式筛选 案例1：查询工资>12000的员工信息 案例2：查询部门编号不等于90号的员工名和部门编号...以下面如图数据库为例编写条件查询案例 ?...语法： select 查询列表 from 表名 where 筛选条件; 分类： 一、按条件表达式筛选 简单条件运算符：> < = !...and or not &&和and：两个条件都为true，结果为true，反之为false ||或or： 只要有一个条件为true，结果为true，反之为false !...或not： 如果连接的条件本身为false，结果为true，反之为false 三、模糊查询 like between and in is null 一、按条件表达式筛选 案例1：查询工资>12000的员工信息
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