sparksql

Spark SQL 的详细介绍Spark SQL 是 Apache Spark 生态系统中用于处理结构化数据的模块，它将 SQL 查询与 Spark 的分布式计算能力相结合，提供了一种高效、灵活的方式来处理结构化和半结构化数据。以下是对 Spark SQL 的详细介绍：

基于 Hadoop 生态圈的数据仓库实践 —— OLAP 与数据可视化（二）目录二、Hive、SparkSQL、Impala 比较1. SparkSQL 简介2. Hive、SparkSQL、Impala 比较

4.2.2 Spark SQL 默认数据源在本实战概述中，我们探讨了如何在 Spark SQL 中使用 Parquet 格式作为默认数据源。首先，我们了解了 Parquet 文件的存储特性，包括其二进制存储方式和内嵌的 Schema 信息。接着，通过一系列命令，我们演示了如何在 HDFS 上上传、读取和保存 Parquet 文件。此外，我们还通过 Spark Shell 和 IntelliJ IDEA 进行了实践操作，包括创建 Maven 项目、添加依赖、配置环境和编写 Scala 程序来读取和处理 Parquet 文件。最后，我们通过运行程序验

SparkSQL全之RDD、DF、DS ,UDF、架构、资源划分、sql执行计划、调优......以相同的方式连接到任何数据源可以把DataFrame这样去理解：RDD+schema元信息dataFrame相比于rdd来说，多了对数据的描述信息（schema元信息）

SparkSQL数据模型综合实践创建net.huawei.practice包在practice子包里创建DataModel对象loadData()方法的需求说明：其主要功能是加载指定路径的文件并生成 DataFrame。方法接受一个字符串类型的参数 filePath，表示文件的路径。执行流程包括使用 spark.read.json(filePath) 方法读取 JSON 文件并创建 DataFrame，然后将生成的 DataFrame 返回给调用者。此方法简化了从文件加载数据到 DataFrame 的过程，提高了数据处理的效率和便捷性。

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！

我是有底线的