spark是否支持下面的级联查询？ - 腾讯云开发者社区

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如何使用TiFlash ？干货分享

添加一条 spark.tispark.use.tiflash true 备注：设置为true 时所有的查询都只读取TiFlash 副本（此时要求被查询所用到的表都必须已创建了 TiFlash 副本...方法2 启动 Spark shell 或 Thrift server 时，命令行中添加 --conf spark.tispark.use.tiflash=true 方法3 Spark shell 中实时设置...=true B.数据规模一般时使用Tidb读取模式1:CBO 当添加了 TiFlash 副本而没有做任何 engine配置时默认使用 CBO 方式，优化器会自动根据代价估算智能选择是否使用 TiFlash...通过 desc 或 explain analyze 查看最终是否读取了tiflash副本 desc select count(*) from test.tab; 22.jpg explain analyze...fraction, cast(int as decimal), date_add(datetime, int), date_add(datetime, string) 4.0版本中TiFlash 不支持下推的情况包括

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浪尖以案例聊聊spark3的动态分区裁剪

SparkSql 中外连接查询中的谓词下推规则动态分区裁剪比谓词下推更复杂点，因为他会整合维表的过滤条件，生成filterset，然后用于事实表的过滤，从而减少join。...假如维表支持下推执行，那么就可以先进行维表的filter操作，减少维表Date的数据量加载，然后在进行事实表sales的scan和维表date的scan，最后进行join操作。 ?...下面的例子会更详细点： ? 表t1和t2进行join，为了减少参加join计算的数据量，就为t1表计算（上图右侧sql）生成了一个filter数据集，然后再扫描之后过滤。...当然，这个就要权衡一下，filter数据集生成的子查询及保存的性能消耗，与对数据过滤对join的性能优化的对比了，这就要讲到spark sql的优化模型了。...就如前面的t1和t2的join例子一样。 ? 当然，上面的例子要考虑计算和保存事实表的filter set集合的开销是否远小于其减少join数据量的增益，否则就得不偿失了。

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浪尖以案例聊聊spark 3.0 sql的动态分区裁剪

本文主要讲讲，spark 3.0之后引入的动态分区裁剪机制，这个会大大提升应用的性能，尤其是在bi等场景下，存在大量的where条件操作。...假如维表支持下推执行，那么就可以先进行维表的filter操作，减少维表Date的数据量加载，然后在进行事实表sales的scan和维表date的scan，最后进行join操作。 ?...下面的例子会更详细点： ? 表t1和t2进行join，为了减少参加join计算的数据量，就为t1表计算（上图右侧sql）生成了一个filter数据集，然后再扫描之后过滤。...当然，这个就要权衡一下，filter数据集生成的子查询及保存的性能消耗，与对数据过滤对join的性能优化的对比了，这就要讲到spark sql的优化模型了。...就如前面的t1和t2的join例子一样。 ? 当然，上面的例子要考虑计算和保存事实表的filter set集合的开销是否远小于其减少join数据量的增益，否则就得不偿失了。

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大数据Spark框架：Spark生态圈入门

Spark生态圈核心组件围绕Spark，技术生态圈也不断完善，生态圈的各个组件，在Spark Core的支持下，能够满足更多实际业务场景下的数据处理需求。...Spark SQL： Spark SQL可以通过JDBC API将Spark数据集暴露出去，而且还可以用传统的BI和可视化工具在Spark数据上执行类似SQL的查询。...用户还可以用Spark SQL对不同格式的数据（如JSON，Parquet以及数据库等）执行ETL，将其转化，然后暴露给特定的查询。...BlinkDB：一个近似查询引擎，用于在海量数据上执行交互式SQL查询。BlinkDB可以通过牺牲数据精度来提升查询响应时间。...关于大数据Spark框架，Spark生态圈入门，以上就为大家做了一个简单的介绍了。

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SparkML模型选择（超参数调整）与调优

Mllib支持模型选择，可以使用工具CrossValidator 和TrainValidationSplit，这些工具支持下面的条目： Estimator：需要调优的算法或者pipeline。...例如，在下面的例子中，参数网格中hashingTF.numFeatures有三个值，并且lr.regParam两个值，CrossValidator使用了2folds。...= spark.createDataFrame(Seq( (0L, "a b c d e spark", 1.0), (1L, "b d", 0.0), (2L, "spark f g h",...val pipeline = new Pipeline() .setStages(Array(tokenizer, hashingTF, lr)) //用ParamGridBuilder构建一个查询用的参数网格...//使用ParamGridBuilder构建一个parameters网格，用来存储查询参数 //TrainValidationSplit会尝试所有值的组合使用evaluator来产生一个最佳模型 val

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vue实现下拉框二级联动效果

vue实现下拉框二级联动效果 1、实现效果 2、后端返回的数据格式 3、vue页面中 1、实现效果 2、后端返回的数据格式 "list": [ { "id": "1178214681118568449...": "Hadoop" }, { "id": "1178214681529610242", "title": "Spark...id": "1178214681626079234", "title": "Java" } ] } ] 数据格式不一定和上面的一样...，我上一篇文章是把这个数据格式用在了树形控件上面，这里放在二级联动上面。...oneSubject.children //把二级分类Id值清空 this.courseInfo.subjectId='' } } }, //查询所有的一级分类

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探索 eBay 用于交互式分析的全新优化 Spark SQL 引擎

另外，对于数据库或表级别的存取，该引擎具有基于 SQL 的存取控制，可由单个表所有者管理，他们可以使用查询来授予或撤销对其数据库的存取权限（下面的示例）。...这个引擎的新 API 支持下载超过 200GB 的文件，速度是标准 JDBC API 的四倍。 Volatile 表 eBay 用户常常在开发个人数据集或测试新的数据管道时创建大量临时表。...布隆过滤器是一种节省空间的数据结构，用于测试一个元素是否是一个集合的成员。有可能出现假阳性匹配，但不可能出现假阴性。...自适应查询执行在 Spark 3.0 中，自适应查询执行（Adaptive Query Execution，AQE）是一项非常高效的特性。许多情况下，它可以显著地改善 SQL 性能。...在下面的图 3 中，你可以看到示例说明：图 3 除了上述特性和策略外，还通过调度器更改、驱动程序中的锁优化、物化视图和范围分区，对查询性能进行了许多其他改进。

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jeecg自定义查询

需求如下因为系统生成的范围查询，日期没有增加限制，需要结束日期不能高于开始日期，故而重写查询功能，当然也支持下拉框重写，三级联动等，逻辑删除显示功能。...代码如下从下开始到重写查询将默认查询：query="true...name="mdCustomerList" checkbox="true" pagination="true" fitColumns="false" title="客户信息"，中的name给替换到下面的位置...-- 操作按钮及查询 --> 查询操作 --> <table style="width: 100%;border-collapse: collapse;border-bottom: 1.5px

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从零开始，数据级测试常见问题

如果你觉得还行的话，就点点文章末右下角的“好看”支持下一、为什么要做数据级测试？在软件测试从业过程中，你会发现数据级的测试非常缺乏，或是说人员能力的缺乏导致了无法开展日常性的数据测试。...在数据库中，索引能加快数据库的查询速度，验证字段是否有索引是必须进行一个日常性测试工作。...hadoop spark flink map reduce HDFS Hive HBase ZooKeeper 等等都需要去了解、理解、甚至具备一定的技术实现能力六、怎么去对数据级进行测试呢？

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Hudi 基础知识详解

Hudi是一种针对分析型业务的、扫描优化的数据存储抽象，它能够使DFS数据集在分钟级的时延内支持变更，也支持下游系统对这个数据集的增量处理。...支持不同查询引擎，如：Spark、Flink、Presto、Hive、Impala、Aliyun DLA。...支持 spark、flink、map-reduce 等计算引擎对 hudi 的数据进行读写操作。...Apache Hudi 也不分析数据，需要使用计算分析引擎，查询和保存数据，比如 Spark 或 Flink；使用 Hudi 时，加载 jar 包，底层调用 API，所以需要依据使用大数据框架版本，编译...2.核心概念 2.1 Timeline 在Hudi中维护一个所有操作的时间轴，每个操作对应时间上面的instant，每个instant提供表的view，同时支持按照时间顺序搜索数据。

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最通俗易懂的大数据术语，必知必会大数据基础知识大全

找工作的经历里面，有被问到过你对Hadoop生态里面的组件了解多少啊?你们可视化报表数据查询是用的什么查询引擎？这样的问题。...语句转换为MapReduce任务运行，通过自己的SQL查询分析需要的内容，这套SQL简称Hive SQL 15.Spark Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。...Presto本身并不存储数据，但是可以接入多种数据源，并且支持跨数据源的级联查询。...20.Kylin Kylin为了解决大数据系统中TB级别数据的数据分析需求，它提供Hadoop/Spark之上的SQL查询接口及多维分析(OLAP)能力以支持超大规模数据，它能在亚秒内查询巨大的Hive...场景七、除了报表分析，产品和运营需要针对实时访问产品的用户，实时判断用户是否下过订单，针对新客派发大礼包，老客引导复购。

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Hudi 基础知识详解

Hudi是一种针对分析型业务的、扫描优化的数据存储抽象，它能够使DFS数据集在分钟级的时延内支持变更，也支持下游系统对这个数据集的增量处理。...支持不同查询引擎，如：Spark、Flink、Presto、Hive、Impala、Aliyun DLA。...支持 spark、flink、map-reduce 等计算引擎对 hudi 的数据进行读写操作。...Apache Hudi 也不分析数据，需要使用计算分析引擎，查询和保存数据，比如 Spark 或 Flink；使用 Hudi 时，加载 jar 包，底层调用 API，所以需要依据使用大数据框架版本，编译...图片2.核心概念2.1 Timeline在Hudi中维护一个所有操作的时间轴，每个操作对应时间上面的instant，每个instant提供表的view，同时支持按照时间顺序搜索数据。

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【ES三周年】吊打ElasticSearch和Kibana（入门保姆级教程-2）

Kibana 与 Elasticsearch 和更广意义上的 Elastic Stack 紧密集成，这一点使其成为支持下列场景的理想之选：搜索、查看并可视化 Elasticsearch 中所索引的数据...elasticsearch.hosts: ["http://localhost:9200"] 2.保存，重启es和Kibana，测试连接状态，在Kibana创建索引：北京宏哥，如下图所示：图片 3.在ES中查看是否成功...dd" } } } } 图片 4.5.2 查看模板 # 查看模板 GET /_template/mytemplate 图片 4.5.3 验证模板是否存在...is a Framework", "content" : "Spark 是一个分布式计算引擎" } 此时，你会发现，Spark 的结果并不会放置在最前面图片此时，咱们可以更改Spark 查询的权重参数...看看查询的结果有什么不同 # 查询文档标题中含有“Hadoop”,“Elasticsearch”,“Spark”的内容 GET /testscore/_search?

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选择适合你的开源 OLAP 引擎

Spark SQL spark.apache.org/sql SparkSQL的前身是Shark，它将 SQL 查询与 Spark 程序无缝集成,可以将结构化数据作为 Spark 的 RDD 进行查询。...1）前端三个访问方式，当前端过来以后他首先会生成一个Unresolved Logical Plan，也就是一个没有彻底解析完的一个执行计划，这个执行计划会和我们的元数据，也就是metastore里面的...如果熟悉SQL的执行流程或者了解hive的SQL语句是怎么样从SQL翻译成mapreduce作业的话，那么其实你会看出来整个流程都是非常相似的，那么在SQL on hadoop框架里面的那么多框架，只要是基于...作为Hive和Pig（Hive和Pig都是通过MapReduce的管道流来完成HDFS数据的查询）的替代者，Presto 本身并不存储数据，但是可以接入多种数据源，并且支持跨数据源的级联查询。...简单的讲解一下上面的架构图，以Hive或者Kafka作为数据源，里面保存着真实表，而Kylin做的就是将数据进行抽象，通过引擎实现Cube的构建。将Hbase作为数据的仓库，存放Cube。

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最佳实践 | 通过Apache Hudi和Alluxio建设高性能数据湖

使用传统的数据仓库，我们面临以下挑战：长尾更新引发冷数据频繁与级联更新超长的业务窗口导致订单分析回溯成本高随机更新及迟到数据无法预判数据摄取Pipeline无法保证可靠性分布式数据Pipeline...执行这个流程时，Spark在直接写入OSS时网络延迟通常非常高。因为所有数据都存储在OSS中，导致数据缺失本地性，所以对Hudi数据的OLAP查询也非常慢。...这样Spark从之前的写远程OSS转变为写本地的Alluxio，缩短了数据入湖的时长。 3.2湖上数据分析我们使用Presto作为自助查询引擎，分析湖上的Hudi表。...SQL作为查询引擎，查询了Hudi表，存储层分别是Alluxio + OSS、OSS、HDFS这三组不同文件系统。...压测时发现，数据量大于一定量级（2400W）后，使用alluxio+oss的查询速度超越了混合部署的HDFS查询速度，数据量大于1E后，查询速度开始成倍提升。

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干货 | 携程数据基础平台2.0建设，多机房架构下的演进

在 OPS 团队的大力支持下，启动了第三个 IDC 数据机房建设项目，2 个月内交付了新 IDC。...引擎层从 Spark2 升级到 Spark3，使用 Kyuubi 作为 Spark 的查询入口。...在 2020 年 6 月，Spark3.0 正式发布，有强大的自适应查询执行 (Adaptive Query Execution) 功能，通过在运行时对查询执行计划进行优化，允许 Spark Planner...接着在诊断平台的 Event log parser 实现相应的解析，提取 Join key 和行数，当用户诊断作业的时候，可以显示是否存在倾斜 Key 和倾斜行数。...目前 Kyuubi 完全替换了原先的 Spark2 Thrift Server 服务，作为即度查询，质量校验，报表系统的 Spark 入口。

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一篇文章搞懂 Spark 3.x 的 CacheManager

WHAT CacheManager 是 Spark SQL 中内存缓存的管理者，在 Spark SQL 中提供对缓存查询结果的支持，并在执行后续查询时自动使用这些缓存结果。...通过在 Spark 的 conf/log4j.properties 添加下面的配置可以查看 CacheManager 内部发生了什么？...优化过的物理查询计划 (在请求 SessionState 执行 analyzed logical plan 之后)。输入的表名。 analyzed 查询计划的统计信息。怎么判断查询是否已缓存？...通过比较两个查询计划的canonicalized 是否相等来决定是否启用缓存。...，可以很明显的得出下面的结论：规范化更多的是对当前查询计划的副本进行操作规范化在不同的场景下只会关注某些特定属性，即这些属性一致我们也会认为这些查询计划是同一个，在 CacheManager 中将会得到重用

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Hibernate【inverse和cascade属性】知识要点

Inverse属性 Inverse属性：表示控制权是否转移.. true:控制权已转移【当前一方没有控制权】 false：控制权没有转移【当前一方有控制权】 Inverse属性，是在维护关联关系的时候起作用的...这里写图片描述从一下的几个方面看看Inverse在维护关联关系时是否起作用：保存数据获取数据解除关联关系删除数据对关联关系的影响保存数据将inverse属性设置为ture，使dept没有控制权...即外键字段为NULL ---- 查询数据设置inverse属性为true，那么部门一方是没有控制权的。...，级联保存是否可以让该对象相关的关联关系一并保存在数据库中的。...参考详细博文: http://www.cnblogs.com/whgk/p/6135591.html ascade和inverse总结上面的测试都是通过几个方面的，看起来有点多，因此我们总结一下 inverse

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Dart 运算符

Dart 支持下表中所示的运算符。该表按从高到低的顺序显示了 Dart 的运算符结合性和运算符优先级，这只是 Dart 运算符关系的近似值。您可以将许多这些运算符实现为类成员。...（在极少数情况下，如果您需要知道两个对象是否是完全相同的对象，请改用 identical() 函数。）...示例：(employee as Person).firstName = 'Bob';如果您不确定对象是否为 T 类型，则在使用对象之前使用 is T 检查类型。...级联表示法后面的代码对该对象进行操作，忽略任何可能返回的值。...= 5.0;如果级联操作的对象可能为 null，则对第一个操作使用空值简写级联（ ?..

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【问底】许鹏：使用Spark+Cassandra打造高性能数据分析平台（一）

Cassandra级联可扩，非常容易实现添加新的节点到已有集群，操作简单。...如果是范围查询，由于查询的目标可能存储在多个节点上，这就需要对多个节点进行查询，所以返回速度会很慢读取全表数据，非常低效。...Cassandra数据模型 2.1 单表查询 2.1.1 单表主键查询在建立个人信息数据库的时候，以个人身份证id为主键，查询的时候也只以身份证为关键字进行查询，则表可以设计成为： create table...利用Spark强化Cassandra的实时分析功能在Cassandra数据模型一节中，讲述了通过数据冗余和反范式设计来达到快速高效的查询效果。...spark://master:7077 将master替换成MASTER实际运行的ip地址如果想在一台机器上运行多个worker(主要是用于测试目的),那么在启动第二个及后面的worker时需要指定

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浪尖以案例聊聊spark3的动态分区裁剪

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