如何从spark sql join中选择顶行_LINQ-to-SQL:使用LINQ查询从每个组的顶行选择多个属性_如何从SQL Server记录集查询和其他约束中获取顶行 - 腾讯云开发者社区

前言众所周知，Catalyst Optimizer是Spark SQL的核心，它主要负责将SQL语句转换成最终的物理执行计划，在一定程度上决定了SQL执行的性能。...[SparkPlan] 中的JoinSelection通过一些规则按照顺序进行模式匹配，从而确定join的最终执行策略，并且策略的选择会按照执行效率由高到低的优先级排列。...（第1种是在业务开发中写的SQL主要适配的）： 1....Shuffle Hash Join 选择Shuffle Hash Join需要同时满足以下条件： spark.sql.join.preferSortMergeJoin为false，即Shuffle...语句最终的join策略选择笛卡尔积还是BNLJ，效率都很低，这一点在实际应用中，要尽量避免。

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Spark SQL是如何选择join策略的？

前言我们都知道，Spark SQL上主要有三种实现join的策略，分别是Broadcast hash join、Shuffle hash join、Sort merge join。...Catalyst在由优化的逻辑计划生成物理计划的过程中，会根据org.apache.spark.sql.execution.SparkStrategies类中JoinSelection对象提供的规则按顺序确定...表如何被广播如果有某个表的大小小于spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold参数规定的值（默认值是10MB，可修改），那么它会被自动广播出去。对应代码如下。...策略选择这部分源码都位于JoinSelection对象的apply()方法中。...这个要求不高，所以Spark SQL中非小表的join都会采用此策略。

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Spark中SQL列和并为一行

在使用数据库的时候，需要将查询出来的一列按照逗号合并成一行。...原表名字为 TABLE ，表中的部分原始数据为： +---------+------------------------+ | BASIC | NAME | +-------...-+ | 计算机病毒事件,蠕虫事件,特洛伊木马事件 | +---------------------------------------------------------+ 但是在 spark...中没有 GROUP_CONCAT 命令，查找后发现命令 concat_ws ： ResultDF.createOrReplaceTempView("BIGDATA") val dataDF=spark.sql...| +----------+------------------------------------------------+ 也可以用另一个方法： import org.apache.spark.sql.functions

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SQL JOIN 子句：合并多个表中相关行的完整指南

SQL JOIN JOIN子句用于基于它们之间的相关列合并来自两个或更多表的行。...然后，我们可以创建以下SQL语句（包含INNER JOIN），选择在两个表中具有匹配值的记录：示例 SELECT Orders.OrderID, Customers.CustomerName, Orders.OrderDate...希望这能帮助你理解SQL中JOIN的概念。如果有其他问题，请随时告诉我。 SQL INNER JOIN INNER JOIN关键字选择在两个表中具有匹配值的记录。...ON Products.CategoryID = Categories.CategoryID; SQL INNER JOIN 注意：INNER JOIN关键字仅返回两个表中具有匹配值的行。...SQL LEFT JOIN关键字 SQL LEFT JOIN关键字返回左表（table1）中的所有记录以及右表（table2）中的匹配记录。如果没有匹配，则右侧的结果为0条记录。

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【疑惑】如何从 Spark 的 DataFrame 中取出具体某一行？

如何从 Spark 的 DataFrame 中取出具体某一行？...我们可以明确一个前提：Spark 中 DataFrame 是 RDD 的扩展，限于其分布式与弹性内存特性，我们没法直接进行类似 df.iloc(r, c) 的操作来取出其某一行。...1/3排序后select再collect collect 是将 DataFrame 转换为数组放到内存中来。但是 Spark 处理的数据一般都很大，直接转为数组，会爆内存。...给每一行加索引列，从0开始计数，然后把矩阵转置，新的列名就用索引列来做。之后再取第 i 个数，就 df(i.toString) 就行。这个方法似乎靠谱。...{Bucketizer, QuantileDiscretizer} spark中 Bucketizer 的作用和我实现的需求差不多（尽管细节不同），我猜测其中也应该有相似逻辑。

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Spark SQL中Not in Subquery为何低效以及如何规避

SQL在对not in subquery处理，从逻辑计划转换为物理计划时，会最终选择BroadcastNestedLoopJoin（对应到Spark源码中BroadcastNestedLoopJoinExec.scala...对于被连接的数据集较小的情况下，Nested Loop Join是个较好的选择。但是当数据集非常大时，从它的执行原理可知，效率会很低甚至可能影响整个服务的稳定性。...而Spark SQL中的BroadcastNestedLoopJoin就类似于Nested Loop Join，只不过加上了广播表（build table）而已。...但是这往往建立在我们发现任务执行慢甚至失败，然后排查任务中的SQL，发现"问题"SQL的前提下。那么如何在任务执行前，就"检查"出这样的SQL，从而进行提前预警呢？...这里笔者给出一个思路，就是解析Spark SQL计划，根据Spark SQL的join策略匹配条件等，来判断任务中是否使用了低效的Not in Subquery进行预警，然后通知业务方进行修改。

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SQL LEFT JOIN 关键字: LEFT JOIN 关键字会从左表 (table_name1) 那里返回所有的行，即使在右表 (table_name2) 中没有匹配的行。 LEFT...

SELECT a.id as lang_id, a.name as name, b.cnt as cnt FROM programming_lang a LEFT JOIN cnt b on...SELECT a.id as lang_id, a.name as name, b.cnt as cnt FROM programming_lang a right JOIN cnt b on

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在shell程序里如何从文件中获取第n行

我一直在使用 head -n | tail -1，它可以做到这一点，但我一直想知道是否有一个Bash工具，专门从文件中提取一行(或一段行)。所谓“规范”，我指的是一个主要功能就是这样做的程序。...答：有一个可供测试的文件，内容如下：使用 sed 命令，要打印第 20 行，可写为 sed -n '20'p file.txt sed -n '20p' file.txt 测试截图如下：要打印第...8 到第 12 行，则可用命令 sed -n '8,12'p file.txt 如果要打印第8、9行和第12行，可用命令 sed -n '8p;9p;12p' file.txt 对于行数特大的文件

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【硬刚大数据】从零到大数据专家面试篇之SparkSQL篇

SQL如何选择join策略在了解join策略选择之前，首先看几个先决条件： 1. build table的选择 Hash Join的第一步就是根据两表之中较小的那一个构建哈希表，这个小表就叫做build...SQL在对not in subquery处理，从逻辑计划转换为物理计划时，会最终选择BroadcastNestedLoopJoin（对应到Spark源码中BroadcastNestedLoopJoinExec.scala...对于被连接的数据集较小的情况下，Nested Loop Join是个较好的选择。但是当数据集非常大时，从它的执行原理可知，效率会很低甚至可能影响整个服务的稳定性。...但是这往往建立在我们发现任务执行慢甚至失败，然后排查任务中的SQL，发现"问题"SQL的前提下。那么如何在任务执行前，就"检查"出这样的SQL，从而进行提前预警呢？...比如，对于join语句中指定不等值连接条件的下述SQL不会产生笛卡尔积: --在Spark SQL内部优化过程中针对join策略的选择，最终会通过SortMergeJoin进行处理。

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SQL如何只让特定列中只显示一行数据

我们如果在某个表里面，如何让其中某列的其中一行数据，只是显示一次呢？...那么我们如何让其数据，也就是“妈妈”，只显示其中一个呢? Step 1 DISTINCT DISTINCT是可以将重复数据去除，只显示一行。但是这个是全部Select表的重复数据。...Step 3 ROW_NUMBER() SQL Server Tutorial ROW_NUMBER()教学我们可以根据父母关系邮箱来进行排序以下是基本用法 ROW_NUMBER() OVER (...,Gender ,GradeLevel ,Class ,Pupil_Email /** 我们需要将关系，从表中隐藏，这样才能在PIVOT中将行变成列 **/ --,Relationship ,MIN(...SQL如何将一个列中值内的逗号分割成另一列

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Spark SQL 性能优化再进一步 CBO 基于代价的优化

所以，最终主要需要解决两个问题如何获取原始数据集的统计信息如何根据输入数据集估算特定算子的输出数据集 Statistics 收集通过如下 SQL 语句，可计算出整个表的记录总数以及总大小 ANALYZE...TABLE table_name COMPUTE STATISTICS; 从如下示例中，Statistics 一行可见， customer 表数据总大小为 37026233 字节，即 35.3MB，总记录数为...未开启 CBO 时，根据表原始数据大小选择 t2 作为build side [Spark SQL build side without CBO] 而开启 CBO 后，基于估计的代价选择 t1 作为 build...更适合本例 [Spark SQL build side with CBO] 优化 Join 类型在 Spark SQL 中，Join 可分为 Shuffle based Join 和 BroadcastJoin...[Spark SQL join type selection with CBO] 优化多表 Join 顺序未开启 CBO 时，Spark SQL 按 SQL 中 join 顺序进行 Join。

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Apache Spark 2.2中基于成本的优化器（CBO）

这些优化的例子包括在做hash-join时选择正确的一方建hash，选择正确的join类型（广播hash join和全洗牌hash-join）或调整多路join的顺序，等等）在该博客中，我们将深入讲解...Spark的基于成本的优化器（CBO）并讨论Spark是如何收集并存储这些数据、优化查询，并在压力测试查询中展示所带来的性能影响。...有了两侧正确的表大小/基的信息，Spark 2.2会选择左方为构建方，这种选择会极大加快查询速度。为了改进查询执行计划的质量，我们使用详细的统计信息加强了Spark SQL优化器。...从详细的统计信息中，我们传播统计信息到别的操作子（因为我们从下往上遍历查询树）。传播结束，我们可以估计每个数据库操作子的输出记录数和输出纪录的大小，这样就可以得到一个高效的查询计划。...+ num(A ROJ B) - num(A IJ B) 最优计划选择现在我们已经有了数据统计的中间结果，让我们讨论下如何使用这个信息来选择最佳的查询计划。

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Spark SQL 性能优化再进一步 CBO 基于代价的优化

所以，最终主要需要解决两个问题如何获取原始数据集的统计信息如何根据输入数据集估算特定算子的输出数据集 Statistics 收集通过如下 SQL 语句，可计算出整个表的记录总数以及总大小 ANALYZE...TABLE table_name COMPUTE STATISTICS; 从如下示例中，Statistics 一行可见， customer 表数据总大小为 37026233 字节，即 35.3MB，总记录数为...优化 Join 类型在 Spark SQL 中，Join 可分为 Shuffle based Join 和 BroadcastJoin。...在不开启 CBO 中，Spark SQL 通过 spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold 判断是否启用 BroadcastJoin。...优化多表 Join 顺序未开启 CBO 时，Spark SQL 按 SQL 中 join 顺序进行 Join。极端情况下，整个 Join 可能是 left-deep tree。

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使用CDSW和运营数据库构建ML应用2：查询加载数据

在本期中，我们将讨论如何执行“获取/扫描”操作以及如何使用PySpark SQL。之后，我们将讨论批量操作，然后再讨论一些故障排除错误。在这里阅读第一个博客。...让我们尝试使用此方法加载“ tblEmployee” 从pyspark.sql导入SparkSession spark = SparkSession \ .builder \ .appName...", False) \ .load() df.show() 执行df.show（）将为您提供：使用PySpark的Spark SQL 使用PySpark SQL是在Python中执行HBase...首先，将2行添加到HBase表中，并将该表加载到PySpark DataFrame中并显示在工作台中。然后，我们再写2行并再次运行查询，工作台将显示所有4行。...确保根据选择的部署（CDSW与spark-shell / submit）为运行时提供正确的jar。结论 PySpark现在可用于转换和访问HBase中的数据。

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第四范式OpenMLDB: 拓展Spark源码实现高性能Join

背景 Spark是目前最流行的分布式大数据批处理框架，使用Spark可以轻易地实现上百G甚至T级别数据的SQL运算，例如单行特征计算或者多表的Join拼接。...Spark本身实现也非常高效，基于Antlr实现的了标准ANSI SQL的词法解析、语法分析，还有在Catalyst模块中实现大量SQL静态优化，然后转成分布式RDD计算，底层数据结构是使用了Java...但在拓展性上仍有改进空间，尤其针对机器学习计算场景的需求虽能满足但不高效，本文以LastJoin为例介绍OpenMLDB如何通过拓展Spark源码来实现数倍甚至数十倍性能提升。...基于Spark的LastJoin实现由于LastJoin类型并非ANSI SQL中的标准，因此在SparkSQL等主流计算平台中都没有实现，为了实现类似功能用户只能通过更底层的DataFrame或RDD...要支持原生的LastJoin，首先在JoinType上就需要加上last语法，由于Spark基于Antlr实现的SQL语法解析也会直接把SQL join类型转成JoinType，因此只需要修改JoinType.scala

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0828-7.1.4-如何在CDP中通过Livy Thrift Server来提交Spark SQL作业

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大数据面试题V3.0，523道题，779页，46w字

Mapper端进行combiner之后，除了速度会提升，那从Mapper端到Reduece端的数据量会怎么变?map输出的数据如何超出它的小文件内存之后，是落地到磁盘还是落地到HDFS中?...HQL从代码到执行的过程了解Hive SQL吗？...Spark的cache和persist的区别?它们是transformaiton算子还是action算子?Saprk Streaming从Kafka中读取数据两种方式?...DAG划分Spark源码实现?Spark Streaming的双流join的过程，怎么做的?Spark的Block管理Spark怎么保证数据不丢失Spark SQL如何使用UDF?...存储格式的选择，行式存储与列式存储的优劣Hive、HBase、HDFS之间的关系Hive中的数据在哪存放，MySQL的在哪存放?

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袋鼠云数栈基于CBO在Spark SQL优化上的探索

在 Spark 中，join 的实现有三种： 1.Broadcast Join 2.ShuffleHash Join 3.SortMerge Join ShuffleHash Join 和 SortMerge...● CBO 是数栈 Spark SQL 优化的更佳选择相对于 RBO，CBO 无疑是更好的选择，它使 Spark SQL 的性能提升上了一个新台阶，Spark 作为数栈平台底层非常重要的组件之一，承载着离线开发平台上大部分任务...二、Spark SQL CBO 实现原理 Spark SQL 中实现 CBO 的步骤分为两大部分，第一部分是统计信息收集，第二部分是成本估算： 1、统计信息收集统计信息收集分为两个部分：第一部分是原始表信息统计...1）原始表信息统计 Spark 中，通过增加新的 SQL 语法 ANALYZE TABLE 来用于统计原始表信息。...在介绍如何计算节点成本之前我们先介绍一些成本参数的含义，如下： Hr: 从 HDFS 读取 1 个字节的成本 Hw: 从 HDFS 写1 个字节的成本 NEt: 在 Spark 集群中通过网络从任何节点传输

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SparkSQL 如何选择 join 策略

4、Cartesian Product Join 5、Broadcast Nested Loop Join（BNLJ）二、影响策略选择因素（1）是否为等值连接等值连接是在连接条件中只有 equals...三、流程图绘制了一个流程图来描述 Spark SQL 是如何选择连接策略的：四、策略选择过程首先判断是否为等值连接，会进入不同的主流程。...可以被广播的数据集的阈值大小默认是 10M，可以通过 spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold 参数来配置，基于 driver 和 executor 端的可用内存。...，在 buildTable 中查找匹配的行。...（3）如果选择 BroadcastHash 策略没有被满足，则判断是否将 Shuffle Sort Merge Join 策略设置为首选，由 spark.sql.join.preferSortMergeJoin

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pyspark之dataframe操作

、创建dataframe 3、选择和切片筛选 4、增加删除列 5、排序 6、处理缺失值 7、分组统计 8、join操作 9、空值判断 10、离群点 11、去重 12、生成新列 13、行的最大最小值...、创建dataframe # 从pandas dataframe创建spark dataframe colors = ['white','green','yellow','red','brown','pink...pandas,重复列会用_x,_y等后缀标识出来，但spark不会 # join会在最后的dataframe中存在重复列 final_data = employees.join(salary, employees.emp_id...on='emp_id', how='left')\ .join(department, on='emp_id', how='left') final_data.show() 在join操作中，我们得到一个有缺失值的...(4,4000)] df=spark.createDataFrame(df, schema=["emp_id","salary"]) df.show() # 求行的最大最小值 from pyspark.sql.functions

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Spark SQL如何选择join策略

Spark SQL是如何选择join策略的？

Spark中SQL列和并为一行

SQL JOIN 子句：合并多个表中相关行的完整指南

【疑惑】如何从 Spark 的 DataFrame 中取出具体某一行？

Spark SQL中Not in Subquery为何低效以及如何规避

SQL LEFT JOIN 关键字: LEFT JOIN 关键字会从左表 (table_name1) 那里返回所有的行，即使在右表 (table_name2) 中没有匹配的行。 LEFT...

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袋鼠云数栈基于CBO在Spark SQL优化上的探索

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