SparkSQL学习第13页

Spark入门02-Spark开发环境配置（idea环境）

安装与配置Spark开发环境1.下载解压安装包https://archive.apache.org/dist/spark/spark-2.1.2/https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn

chde2Wang·2024-01-30 07:41

Hadoop与Spark横向比较【大数据扫盲】

大数据场景下的数据库有很多种，每种数据库根据其数据模型、查询语言、一致性模型和分布式架构等特性，都有其特定的使用场景。以下是一些常见的大数据数据库：NoSQL数据库：这类数据库通常用于处理大规模、非结构化的数据。它们通常提供简单的查询语言，并强调水平扩展和高可用性。例如：-键值存储：如Redis，AmazonDynamoDB-列式存储：如ApacheCassandra，HBase-文档数据库：如M

super_journey·2024-01-30 06:51

Apache Spark 的基本概念和在大数据分析中的应用

ApacheSpark是一个快速、通用、可扩展的大数据处理引擎。它提供了一个高级的编程接口，可以在分布式环境中对大规模数据进行处理和分析。

数据科学与艺术的贺公子·2024-01-30 06:17

mysql学习笔记（四）：备份和主从复制

目录1备份1.1备份方式1.2备份数据库的内容1.3问题模拟一下环境，来更加了解备份过程2.主从复制1.1为什么需要主从复制？1.2MySQL主从复制概念1.3MySQL主从复制主要用途1.4MySQL主从形式1.5mysql延时备份1.6MySQL主从复制原理1.7MySQL主从复制的过程1.8MySQL主从复制模式1.9主从切换离线主从复制实验：在线主从复制组复制1.10MySQL的复制机制1

meikokoo·2024-01-30 06:16

TCP Scoket数据流WordCount

安装nc：yuminstallncWordCountpackagecn.spark.streaming;importjava.util.Arrays;importjava.util.Iterator;importorg.apache.spark.SparkConf

hipeer·2024-01-30 05:19

mysql学习打卡day17

今日成果：insertintoproducts(name,quantity_in_stock,unit_price)values('t1',10,1.1),('tom',20,1.23),('t2',11,12.2);--一次插入多条数据--字符串和日期需要加引号--PK代表主键记录的唯一标识--NN表示非空--AI表示自动增长感谢各位读者查阅，欢迎各位点赞✍评论⭐收藏+关注！

一次旅行·2024-01-30 04:01

mysql学习打卡day18

今日成果：insertintoorders(customer_id,order_date,status)values(1,'2019-01-02',1);--插入一条新数据selectlast_insert_id();--获取新订单的idinsertintoorder_itemsvalues(last_insert_id(),1,1,2.96);--插入新订单的数据createtableinvoi

一次旅行·2024-01-30 04:01

mysql学习打卡day10

今日成果：selectorder_id,o.product_id,o.quantity,o.unit_price,p.namefromorder_itemsojoinproductspono.product_id=p.product_id;--查询订单表里用户信息--两张表不相同的字段可以直接查找，相同的字段需要使用别名进行查找select*fromorder_itemsoijoinsql_inv

一次旅行·2024-01-30 04:31

mysql学习打卡day16

今日成果：selectc.customer_id,c.first_name,c.points,'Bronze'astypefromcustomerscwherec.points3000orderbyfirst_name;--union:用来合并多个表的查询结果，每个表的列数量需要保持一致否则会报错。感谢各位读者查阅，欢迎各位点赞✍评论⭐收藏+关注！

一次旅行·2024-01-30 04:31

mysql学习打卡day8

今日成果：select*fromcustomerslimit10;--查询10条顾客信息select*fromcustomerslimit6,3;--查询第7-9名顾客信息select*fromcustomersorderbypointsdesclimit3;--查询分数最多的前三名顾客--limit一定放到最后出现感谢各位读者查阅，欢迎各位点赞✍评论⭐收藏！

一次旅行·2024-01-30 04:30

mysql学习打卡day4

今日成果：select*fromproductswherequantity_in_stockin(49,38,72);--in表示多个符合条件的结果集select*fromcustomerswherebirth_datebetween'1990-01-01'and'2000-01-01';--betwee-and表示在两者之间感谢各位读者查阅，欢迎各位点赞✍评论⭐收藏！

一次旅行·2024-01-30 04:00

mysql学习打卡day5

今日成果：select*fromcustomerswhereaddresslike'%trail%'oraddresslike'%avenue%';--like包含特定条件的字符串--%表示任意字符--_表示单个字符select*fromcustomerswherefirst_nameregexp'elka|ambur';--查找elka或ambur的firstnameselect*fromcus

一次旅行·2024-01-30 04:00

mysql学习打卡day19

今日成果：updateinvoicessetpayment_total=invoice_total*0.5,payment_date=due_datewhereinvoice_id=1;--更新单行记录updateorderssetcomments='金牌顾客'wherecustomer_idin(selectcustomer_idfromcustomerswherepoints>3000);--

一次旅行·2024-01-30 04:30

MySQL学习笔记-多表查询

多表查询内连接1).隐式内连接SELECT字段列表FROM表1,表2WHERE条件...;案例:查询每一个员工的姓名,及关联的部门的名称(隐式内连接实现)表结构:emp,dept连接条件:emp.dept_id=dept.id--为每一张表起别名,简化SQL编写SELECTe.name,d.nameFROMempe,deptdWHEREe.dept_id=d.id;2).显式内连接SELECT字段

DevCodeMemo·2024-01-30 03:14

大数据 - Spark系列《一》- 分区 partition数目设置详解

目录3.2.1分区过程3.2.2SplitSize计算和分区个数计算3.2.3Partition的数目设置1.对于数据读入阶段，输入文件被划分为多少个InputSplit就会需要多少初始task.2.对于转换算子产生的RDD的分区数3.repartition和coalesce操作会聚合成指定分区数。3.2.4groupBy不一定会Shuffle3.2.1分区过程每一个过程的任务数，对应一个Inpu

王哪跑nn·2024-01-29 23:59

Macbook M1 安装PDI(Kettle) 9.3

参考：https://indiespark.top/software/run-command-line-apple-silico

Pierre_·2024-01-29 23:32

Mysql学习笔记第六章—存储引擎

存储引擎1.存储引擎一个完整的建表语句：#创建了一张新表，默认的mysql>createtablet_x(idint);QueryOK,0rowsaffected(0.02sec)#查看新表mysql>showcreatetablet_x;t_x|CREATETABLE`t_x`(`id`intDEFAULTNULL)ENGINE=InnoDBDEFAULTCHARSET=utf8mb4COLLA

咖啡加Ice·2024-01-29 22:30

Mysql学习笔记第八章—索引与范式

补充1.索引索引：相当于一本书的目录，通过目录可以快速找到对应的资源。查询一张表有两种检索方式：第一种：全局扫描第二种：根据索引检索（效率高）需要考虑给字段加索引情况：数据量庞大、字段很少DML操作、经常出现在where子句中。注：主键与具有unique约束的字段会自动添加索引。根据主键查询效率较高。索引语法格式创建索引：createindex索引名on表名(字段名);删除所以：dropindex

咖啡加Ice·2024-01-29 22:30

Mysql学习笔记第一章—Mysql数据库概述

Mysql数据库1.数据库概述DB：DataBase数据库，数据库实际上在硬盘上以文件形式存在。DBMS：DataBaseManagementSystem数据库管理系统，常见有：MySQL、Oracle、DB2、Sybase、SqlServer……SQL：结构化查询语言，是一门标准通用的语言。标准的sql适合于所有的数据库产品。SQL属于高级语言，SQL语句由DBMS完成。DBMS负责执行SQL语

咖啡加Ice·2024-01-29 22:00

Mysql学习笔记第五章—约束

约束1.约束概述在创建表时，给表的字段添加相应约束，保证数据的合法性、有效性、完整性。常见的约束：非空约束：notnull，约束的字段不能为NULL唯一约束：unique，约束的字段不能重复但可以为NULL。主键约束：primarykey(简称PK)，约束的字段既不能为NULL，也不能重复外键约束：foreignkey(简称FK)，2.非空约束notnull非空约束：notnull，约束的字段不能

咖啡加Ice·2024-01-29 22:00

Mysql学习笔记第七章—事务

事务1.事务概述事务是一个完整的业务逻辑单元，不可再分。例如：银行账户转账，从用户actno-001向actno-002转账10000，需要执行两条update语句updatet_actsetbalance=balance-10000whereactno='actno-001';updatet_actsetbalance=balance+10000whereactno='actno-002';以上

咖啡加Ice·2024-01-29 22:53

golang读取json文件

golang读取json数据json文件：{"hostUrl":"wss://spark-api.xf-yun.com/v2.1/chat","appid":"yourappid","apiSecret

xin麒·2024-01-29 22:56

Spark的核心组件

运行架构Spark框架的核心是一个计算引擎，整体来说，它采用了标准master-slave的结构。如下图所示，他展示了一个Spark执行时的基本结构。

cluse_ld·2024-01-29 21:25

Spark 的架构与组件

1.背景介绍Spark是一个快速、通用的大规模数据处理框架，它可以处理批量数据和流式数据，支持多种数据源，并提供了丰富的数据处理功能。

OpenChat·2024-01-29 21:24

spark调优之资源调优

资源调优为spark程序提供合理的内存资源，cpu资源等spark-sumbmit脚本常见参数1、–confPROP=VALUE==》手动给sparkConf指定相关配置，比如–confspark.serializer

XLMN·2024-01-29 20:54

MySQL学习笔记【实时更新...】

文章目录MySQL数据库基本概念与分类数据库的定义数据库的分类关系型数据库非关系型数据库结构化查询语言数据定义语言DDL数据库查看show创建create删除drop使用use数据库的复制表查看show创建create修改alter添加列add修改列modify/change删除列drop删除drop清空truncate修改表名rename表的复制数据操作语言DML插入insert修改update

程序员劝退师_·2024-01-29 19:32

浅析大数据的技术生态圈(Hadoop，hive，spark)

大数据本身是个很宽泛的概念，Hadoop生态圈（或者泛生态圈）基本上都是为了处理超过单机尺度的数据处理而诞生的。你可以把它比作一个厨房所以需要的各种工具。锅碗瓢盆，各有各的用处，互相之间又有重合。你可以用汤锅直接当碗吃饭喝汤，你可以用小刀或者刨子去皮。但是每个工具有自己的特性，虽然奇怪的组合也能工作，但是未必是最佳选择。大数据，首先你要能存的下大数据。传统的文件系统是单机的，不能横跨不同的机器。H

Rysinal·2024-01-29 19:11

阿里云服务器2024年2核16G、4核32G、8核64G配置最新收费标准及活动价格

2核16G、8核64G、4核32G配置的云服务器处理器与内存比为1:8，这种配比的云服务器一般适用于数据分析与挖掘，Hadoop、Spark集群和数据库，缓存等内存密集型场景，因此，多为企业级用户选择，

qq_3304559116·2024-01-29 18:17

SpringSecurity 免密登录方法

添加自定义校验#MyAuthenticationProviderpackagecom.spark.security.config;importorg.springframework.security.authentication.BadCreden

yueF_L·2024-01-29 16:27

Hbase BulkLoad用法

要导入大量数据，Hbase的BulkLoad是必不可少的，在导入历史数据的时候，我们一般会选择使用BulkLoad方式，我们还可以借助Spark的计算能力将数据快速地导入。

kikiki2·2024-01-29 12:32

Spark - 升级版数据源JDBC2

>在spark的数据源中，只支持Append,Overwrite,ErrorIfExists,Ignore,这几种模式，但是我们在线上的业务几乎全是需要upsert功能的，就是已存在的数据肯定不能覆盖，

kikiki5·2024-01-29 11:42

198、Spark 2.0之Dataset开发详解-聚合函数：collect_list、collect_set

collect_list和collect_set，都用于将同一个分组内的指定字段的值串起来，变成一个数组常用于行转列比如说depId=1,employee=leodepId=1,employee=jackdepId=1,employees=[leo,jack]代码objectAggregateFunction{caseclassEmployee(name:String,age:Long,depId

ZFH__ZJ·2024-01-29 11:41

spark快速入门java_Spark 快速入门

本教程快速介绍了Spark的使用。首先我们介绍了通过Spark交互式shell调用API(Python或者scala代码)，然后演示如何使用Java,Scala或者Python编写独立程序。

陈兰香·2024-01-29 11:54

Spark入门01

1Spark是什么Spark是用于大规模数据处理的统一分析引擎。对任意类型的数据进行自定义计算。

chde2Wang·2024-01-29 11:53

MR和Spark的比较

目录一、Spark为什么比MR快？二、hadoop和spark的shuffle相同和差异？三、Spark与Hadoop差异一、Spark为什么比MR快？

猿来孺词·2024-01-29 10:55

ID Mapping技术解析：从Redis到Spark GraphX的演进与应用

目录一、IDMapping的背景二、IDMapping的重要性三、IDMapping的方案3.1基于Redis的IDMapping(效率不行)

数据与后端架构提升之路·2024-01-29 10:48

Spark常用Transformations算子(一)

介绍以下Transformations算子：mapflatMapmapPartitionsmapPartitionsWithIndexfiltersampleunionintersectionsortBysortByKeygroupByKeyreduceByKeydistinctcoalescerepartition(1)map、mapPartitions、mapPartitionsWithInd

数据萌新·2024-01-29 07:12

Hadoop, HIve, Spark关系简述

大数据∈数据管理系统的范畴数据管理系统：数据怎么存？数据怎么算？单机数据管理时代下，数据处理的任务：IO密集型；数据存不下？HDFS用于存放多机器的数据并提供相关Api接口。HDFS中引入了一个模块：MapReduce（基于磁盘计算）。MapReduce：提供了一个任务并行的框架，通过它的Api抽象让用户把这个并行程序分成两个阶段，即Map阶段（分工），Reduce阶段（汇总）。Hive：在Had

小白兔奶糖ovo·2024-01-29 07:22

基于Spark个性化图书推荐系统

介绍该系统基于Spark，结合了协同过滤算法和个性化推荐技术，实现了一款个性化的书籍推荐系统。

沐知全栈开发·2024-01-29 04:48

spark shuffle

spark的shuffle过程分为：1：map2:shufflewrite3:shuffleread4:reduce一般来说机器的性能好的话，shuffle过程之中，数据不写入磁盘。

流砂月歌·2024-01-29 01:13

java spark 运行原理_SPARK：作业基本运行原理

Spark作业基本运行原理：我们使用spark-submit提交一个spark作业之后，这个作业就会启动一个对应的Driver进程。

长野君·2024-01-28 23:44

spark作业调度原理

概述spark有多种方式调度各个计算所需的资源.首先，每个application（即sparkContext实例）有一组独立的Executor进程。

Deegue·2024-01-28 23:14

Spark 作业执行流程

一、Spark组件Spark的基本组件，包括负责集群运行的Master和Worker，负责作业运行的Client和Driver，以及负责集群资源管理器（如YARN）和执行单元Executor等。

晓之以理的喵~~·2024-01-28 23:13

【Spark】 Spark作业执行原理--获取执行结果

一、执行结果并序列化任务执行完成后，是在TaskRunner的run方法的后半部分返回结果给Driver的：overridedefrun():Unit={...//执行任务valvalue=try{valres=task.run(taskAttemptId=taskId,attemptNumber=attemptNumber,metricsSystem=env.metricsSystem)thre

勤言不勤语·2024-01-28 23:43

Spark作业基本运行原理