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SparkSQL 对 SQL 查询的优化静态优化和动态优化两大部分介绍SparkSQL 对 SQL 查询的优化主要分为静态优化和动态优化两大部分，其中静态优化主要在查询编译时进行，而动态优化则是在查询执行过程中进行。SparkSQL 的优化包括了多种技术，例如 RBO（基于规则的优化）、CBO（基于成本的优化），以及 AQE（Adaptive Query Execution，适应性查询执行）。这些优化方法和技术可以显著提高查询的性能。

Spark中给读取到的数据的列重命名的几种方式！目录一、第一种 (withColumnRenamed)二、第二种（toDF）三、第三种（ toDF(*tuple1) ）

一个散步者的梦

HIVE及SparkSQL优化经验针对高耗跑批时间长的作业，在公司近3个月做过一个优化专项；优化成效：综合cpu、内存、跑批耗时减少均在65%以上；

莫待花无空折枝

经典sql问题：1）、每个用户连续登录最大天数2）、连续登录大于三天的用户数分析：本质都是计算用户连续登录天数方案一：利用排序窗口

SparkSQL学习03-数据读取与存储SparkSQL提供了通用的保存数据和数据加载的方式。这里的通用指的是使用相同的API，根据不同的参数读取和保存不用格式的数据。SparkSQL默认读取和保存的文件格式为parquet，parquet是一种能够有效存储嵌套数据的列式存储格式。

SparkSQL基础解析（三）Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块，它提供了2个编程抽象：DataFrame和 DataSet，并且作为分布式SQL查询引擎的作用。我们已经学习了Hive，它是将Hive SQL转换成MapReduce然后提交到集群上执行，大大简化了编写MapReduc的程序的复杂性，由于MapReduce这种计算模型执行效率比较慢。所有Spark SQL的应运而生，它是将Spark SQL转换成RDD，然后提交到集群执行，执行效率非常快！