sparksql为何要进行analyzer？

Spark1.1.0中变化较大是sparkSQL和MLlib，sparkSQL1.1.0主要

定义SparkSql是ApacheSpark大数据框架的一部分，主要用于处理结构化数据和对Spark数据执行类sql的查询，Spark为其提供了一个称为DataFrame的编程抽象，充当分布式sql查询引擎功能集成

sparksqlparse引擎ANTLR(ANotherToolforLanguageRecognition)，kudu、presto、hive都是用ANTLR解析sql语句。

SparkSQL：是Spark用来操作结构化数据的程序

10.2Spark生态系统10.3Spark运行架构10.3.1基本概念和架构设计10.3.2Spark运行基本流程10.3.3RDD概念10.3.4RDD特性10.3.5RDD的依赖关系和运行过程10.4SparkSQL10.5Spark

RDD的执行流程回顾SparkSQL的自动优化RDD的运行会完全按照开发者的代码执行，如果开发者水平有限，RDD的执行效率也会受到影响。

Spark3.0新特性AdaptiveQueryExecution自适应查询(SparkSQL)由于缺乏或者不准确的数据统计信息(元数据)和对成本的错误估算(执行计划调度)导致生成的初始执行计划不理想，

1.SparkSQL1.1快照查询快照查询是Hudi表最常见的查询类型。SparkSQL同时支持COPY_ON_WRITE和MERGE_ON_READ表上

SparkSQL：SparkSQL是Ap

本文介绍SparkSQL提供的几个数据操作语言（DML）操作，用于与Hudi表交互。这些操作包括插入、更新、合并和删除Hudi表中的数据。

当然，诸如SparkSQL和Presto有着他们非常合适的应用场景，我

SQL写得好，工作随便找本篇博客讲的是关于SparkSQL中对于列的操作。

在sparksql中，行和列是非常重要的，但是sql中的一些函数是非常容易混淆的，比如filter、select、where函数，特此写一篇博客来记录这些区别。

一、SparkSQL的概念理解SparkSQL是spark套件中一个模板，它将数据的计算任务通过SQL的形式转换成了RDD的计算，类似于Hive通过SQL的形式将数据的计算任务转换成了MapReduce

1、介绍SparkSQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块，它提供了一个编程抽象叫做DataFrame并且作为分布式SQL查询引擎的作用。

行转列：行转列的需求一般都是对某个分组键做聚合，并且造出新的列如下面一个简单案例：转换前：转换后：答案如下：insertoverwritetablestd2selectname,if(all_subjectlike'%yuwen%',split(split(all_subject,'yuwen_')[1],',')[0],'')asyuwen,if(all_subjectlike'%shuxue%

今天是跟公司的数据分析师小姐姐学习的一天，学习了两个行转列的用法，先简单记录一下开心1.sparkSQL的数组行转列LATERALVIEWexplode(entities)aasentities_new2

在数据仓库中，行转列通常称为”变形”(Pivoting)或“透视”(Pivoting)，可使用SparkSQL的pivot语句实现。

Spark一、Spark简介Spark是一种由Scala语言开发的快速、通用、可扩展的大数据分析引擎SparkCore中提供了Spark最基础与最核心的功能SparkSQL是Spark用来操作结构化数据的组件

SparkStreaming中的Window（窗口）操作窗口函数Window（windowLength,slideInterval）countByWindow（windowLength,slideInterval）countByValueAndWindow（windowLength,slideInterval,[numTasks]）reduceByWindow（func,windowLength,

SparkCoreRDD以及PairRDD的常用算子SparkSQLRDD转换为DataFrameDataFrame与MySQL的交互SparkMLlib流水线pipeline的基本用法决策树K均值K-means

1.`concat_ws`函数：-`concat_ws`用于将多个字符串连接成一个以指定分隔符分隔的单个字符串。-语法：`concat_ws(separator,str1,str2,...)`-示例：```sqlSELECTconcat_ws(',','apple','banana','cherry')ASfruits;```结果将是一个字符串："apple,banana,cherry"SELEC

开发技术Hadoop、Spark、SparkSQL、Python、Scrapy爬虫框架、MySQL、协同过滤算法(双算法，基于用户、基于物品全实现)、阿里云短信、百度AI人工智能识别、支付宝沙箱支付、echarts

这篇文章总结一下我在学习sparksql源码时，曾经纠结过的一些scala语法。在精读sparksql源码之前，我们需要有一定的scala语法知识，来保证能够看懂sparksql代码，并上手调试。

SparkSQL概述1、什么是SparkSQLSparkSQL是Spark用于结构化数据(structureddata)处理的Spark模块。

1.数据准备本文主要介绍SparkSQL的多表连接，需要预先准备测试数据。

1.简单聚合1.1数据准备// 需要导入 spark sql 内置的函数包importorg.apache.spark.sql.functions._val spark =SparkSession.builder().appName("aggregations").master

1.SparkSQL简介SparkSQL是Spark中的一个子模块，主要用于操作结构化数据。

>Antlr4是一个强大的解析器的生成器，可以用来读取、处理、执行或翻译结构化文本，ANTLR可以从语法上来生成一个可以构建和遍历解析树的解析器，最出名的Spark计算引擎2.x就是用它来解析SQL的，是一个牛到没朋友的家伙。##IDEA测试**IDEA语法分析插件**下载[antlr-v4-grammar-plugin](https://plugins.jetbrains.com/files/7

使用Spark数据源API（scala和python）和SparkSQL，插入、更新、删除和查询Hudi表的代码片段。1.安装Hudi适用于Spark-2.4.3+和Spark3.x版本。

1.SparkSQL创建hudi表1.1创建非分区表使用标准CREATETABLE语法创建表，该语法支持分区和传递表属性。

1spark.sql.codegen默认值为false，当它设置为true时，SparkSQL会把每条查询的语句在运行时编译为java的二进制代码。这有什么作用呢？

场景需求：将SparkSQL计算的结果数据保存到MySQL,但是计算数据里面缺少into_time字段。通过withColumn和UDF实现新加字段。

首先，介绍一下需求在大数据处理阶段，也就是数据的ETL，我们通过公司自己开发的平台，将各个业务流程模型化，模型=输入算子+数据处理算子（SQL化，底层为sparksql）+输出算子，类似于这种模型，代表一个个的业务

文章目录小文件危害表的缓存shuffle分区数调整SparkSQL客户端设置合并Hive客户端处理小文件合并动态分区调优小文件归档小文件危害小文件会造成nn处理压力变大，大大降低了读取性能，整个HDFS

sparkSQL概述sparkSQL的前世今生==Shark是专门针对于spark的构建大规模数据仓库系统的一个框架==Shark与Hive兼容、同时也依赖于Spark版本Hivesql底层把sql解析成了

1.spark.sql.codegen默认值为false，当它设置为true时，SparkSQL会把每条查询的语句在运行时编译为java的二进制代码。这有什么作用呢？

1.sparkSQL测试过程中报如下错误org.apache.spark.sql.AnalysisException--20/08/2511:42:08INFOClient:resolveAppExceptionMsg

1.背景要了解spark参数调优，首先需要清楚一部分背景资料SparkSQL的执行原理，方便理解各种参数对任务的具体影响。

IDEA测试IDEA语法分析插件下载antlr-v4-grammar-plugin插件安装antlr-v4-grammar分析插件g4语法文件使用的是sparkSQL的SqlB

文章目录SparkSQL1、HiveonSparkSQL2、SparkSQL优点3、SparkSQL特点1)容易整合2)统一的数据访问3)兼容Hive4)标准的数据连接4、DataFrame是什么5、DataSet

SparkSQL一、SparkSQL概述二、准备SparkSQL的编程环境三、SparkSQL程序编程的入口四、DataFrame的创建五、DataFrame的编程风格六、DataSet的创建和使用七、

昨天小强带着大家了解了SparkSQL的由来、SparkSQL的架构和SparkSQL四大组件：SparkSQL、DataSourceApi、DataFrameApi和DatasetApi。

背景：这是尚硅谷SparkSQL练习题，本文用HiveSQL进行了实现。

一、什么是SparkSQLSparkSQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块，它提供了两个编程抽象分别叫做DataFrame和DataSet，它们用于作为分布式SQL查询引擎。

文章目录音乐数据中心平台离线数仓综合项目第二个业务：机器详细信息统计需求模型设计数据处理流程1.将数据导入MySQL业务库2.使用Sqoop工具抽取数据到HiveODS层3.使用SparkSQL对ODS

实训笔记——SparkSQL编程SparkSQL编程一、准备SparkSQL的编程环境1.1创建SparkSQL的编程项目，scala语言支持的1.2引入编程依赖：二、SparkSQL程序编程的入口2.1SQLContext2.2HiveContext2.3SparkSession

目录一、PySpark简介使用场景结构体系二、PySpark集成搭建三、PySpark的使用PySpark包介绍PySpark处理数据PySpark中使用匿名函数加载本地文件PySpark中使用SparkSQLSpark

从sparkjobs监控页面上经常看到这种job：Listingleaffilesanddirectoriesfor100paths:如图：这其实是sparksql在读一大堆文件。