如前所述，我们将整个训练作为单个 SQL 查询语句来实现。在训练完成后，通过 SQL 查询语句将会返回参数的值。正如你可能猜到的，这将是一个层层嵌套的查询，我们将逐步构建以准备这个查询语句。...W 和 W2 的随机值可以通过 SQL 本身产生。为了简单起见，我们将从外部生成这些值并在 SQL 查询中使用。...这个方法可以反复使用，以应对更大的查询迭代。 相比于在每一步增加外查询，我们应该尽可能的使用函数的嵌套。...例如，在一个子查询中，我们可以同时计算 scores 和 probs，而不应使用 2 层嵌套查询。 在上例中，所有的中间项都被保留直到最后一个外查询执行。...研究 blazingdb 和 mapd 等基于 GPU 加速的数据库查询结果想必十分有趣。一个简单的研究方法就是使用分布式 SQL 引擎执行查询和数据分布，并用 GPU 加速数据库执行本地计算。
StreamingPro目前已经涵盖流式/批处理，以及交互查询三个领域，实现配置和SQL化 前言 StreamingPro 原来仅仅是用来作为Spark Streaming的一个配置化+SQL封装...今天就讲讲如何使用StreamingPro构建一个交互式查询引擎。...准备工作 下载StreamingPro README中有下载地址 如果你使用了 Spark 2.0 版本，则要下载对应页面上的Spark 安装包。...除了交互式界面以外，也支持接口查询： http://127.0.0.1:9004/runtime/spark/sql 参数支持： 参数名 示例 说明 tableName.abc hdfs://cluster...)/5)5 as b FROM abc group by floor(floor(time/100)/5)5 查询SQL loader_clzz.abc org.elasticsearch.spark.sql
最近在改一个比较久的项目，是使用nodejs写的，但是对于长期写java的后端开发来说，还是有点难维护，不过不改bug的话，就需要重新开发，所以只能慢慢看nodejs代码，测试人员提了一个需要支持模糊查询的...= `${sql} WHERE name like '%?...= `${sql} WHERE name like ?...var list = page.list res.json({ rescode: '10000', data: result }) } ) } ok，经过测试，可以查询...，不过测试，对于传入"其%"这样的查询字符，sql是直接当成关键字“其”进行模糊查询的，直接忽略了特殊符号“%”，所以要支持这种特殊符号查询，可以加上转义字符，暂时这样处理 sql = `${sql}
星球里经常有人问，如何保存sparkstreaming状态，回答的时候也会说道Alluxio。可能很多公司并没有去做Alluxio相关的使用。...希望通过本文，大家对Alluxio的使用场景更详细了解，后面结合spark streaming浪尖会制作一个demo。...但是，一旦缓存数据量超过了JVM的内存，Spark就不能保持相应的性能效果了，而因为Alluxio使用的堆外内存技术所以不受相应限制。...因此，如果SQL是一个涉及缓存白名单中表的数据查询,那么表的路径将会被转换为一个Alluxio的URI，这样应用程序就可以从Alluxio读取相关数据。...如果SQL是一个DML 或 DCL 操作，它保持和原来一样，并直接写入远程文件系统（本例中既是HDFS）。
先来回答标题所提的问题，这里的答案是列存储，下面对列存储及在列存储加速 Spark SQL 查询速度进行介绍 列存储 什么是列存储 传统的数据库通常以行单位做数据存储，而列式存储（后文均以列存储简称）以列为单位做数据存储...Spark 原始支持 parquet 和 orc 两个列存储，下文的实践使用 parquet 使用 Parquet 加速 Spark SQL 查询 在我的实践中，使用的 Spark 版本是 2.0.0，...使用 Parquet 格式的列存储主要带来三个好处 大大节省存储空间 使用行存储占用 44G，将行存储转成 parquet 后仅占用 5.6G，节省了 87.2% 空间，使用 Spark 将数据转成列存储耗时...4分钟左右（该值与使用资源相关） 只读取指定行 Sql: select count(distinct f1) from tbInRow/tbInParquet 行存储耗时: 119.7s 列存储耗时:...列存储耗时: 1.3s 加速 78 倍 当然，上文也提到了，列存储在查询需要读取多列时并不占优势： Sql: select f1, f2, f3...f17 from tbInRow/tbInParquet
select name,home,score from(select * from it_student order by score desc) as s group by class_id; 因为查询分组...group by 的特性是分组 并取各组第一条查询到的数据信息(a和b是第一组，如果a排前面，那么就分组就拿a的那条信息，如果是b则拿b的信息)，我们单纯进行分组能查到各分组的最高分，但是不一定能相应查询到对应的最高分的名称...所以，先将全部数据进行降序排列，然后班级分组(group by class_id)确保mysql查询中各班的最高分那条记录是首先查到的(这点很重要)！...查询存在有效考勤的班级 #取学员各个班级最后有效考勤教师 1.班级取有效考勤班级 2.按照学员，班级，教师维度排重 3.考勤取最近考勤日期 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn
问题导读 1.你认为如何初始化spark sql？ 2.不同的语言，实现方式都是什么？ 3.spark sql语句如何实现在应用程序中使用？...为了使用spark sql，我们构建HiveContext （或则SQLContext 那些想要的精简版）基于我们的SparkContext.这个context 提供额外的函数为查询和整合spark sql...这两个类都需要运行spark。 例子5：使用Scala结构化sql context [Scala] 纯文本查看 复制代码 ?...基本查询例子 为了对一个表查询，我们调用HiveContext或则SQLContext的sql()函数.第一个事情，我们需要告诉spark sql关于一些数据的查询。...例子8使用Scala加载和查询tweets [Scala] 纯文本查看 复制代码 ?
今天我要分享的主题是关于 Calcite 关系代数 以及 SQL 的那些事，Let's go !!! 关系代数 首先关系代数是 Calcite 的核心。每个查询都可以表示为一个 关系运算符树。...你可以将 SQL 转换为关系代数，也可以直接构建关系运算符树。 优化器规则使用保持 相同语义 的 数学恒等式 来变换表达式树。...Calcite 通过反复地将优化器规则应用于关系表达式来优化查询。成本模型指导该过程，优化器引擎生成与原始语义相同，但成本较低的替代表达式。 优化过程是可扩展的。...代数构建器 构建关系表达式的最简单方法是使用代数构建器 RelBuilder。...实例 CalciteRelBuilderCase 完整代码 package com.dafei1288; import org.apache.calcite.adapter.csv.CsvSchema
了解如何使用 SELECT、FROM、JOIN、WHERE、GROUP BY、HAVING、ORDER BY、OFFSET 和 FETCH 使用 SQL 检索数据。...SQL 被认为是一种声明式语言，这意味着用户声明他们想要什么结果，而不是如何获得这些结果（后者是命令式编程语言的方法，例如 C、Java 和 Python）。...SQL 具有不同的语言元素，在高级别上可以分为 查询和数据操作。SQL 查询使用 SELECT 语句，而用于数据操作的 SQL 使用 INSERT、UPDATE、DELETE 和 MERGE 语句。...使用 SQL 查询 现在您已经熟悉了各种 SQL 查询子句的含义，就可以开始使用它们了。您可以使用我的 GitHub 存储库中的数据模型来完成这些练习。...要编写一个将两个表联接到一个结果中的查询，请使用 JOIN 子句。
package cn.itcast.spark.source import java.util.Properties import org.apache.spark.sql.types....{DoubleType, IntegerType, LongType, StructType} import org.apache.spark.sql....SparkSession.builder() .master("local[4]") .appName(this.getClass.getSimpleName.stripSuffix("$")) .config("spark.sql.shuffle.partitions...CSV 格式数据文本文件数据 -> 依据 CSV文件首行是否是列名称，决定读取数据方式不一样的 /* CSV 格式数据： 每行数据各个字段使用逗号隔开 也可以指的是，每行数据各个字段使用...单一 分割符 隔开数据 */ // 方式一：首行是列名称，数据文件u.dat val dataframe: DataFrame = spark.read .format("csv"
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。...满足什么条件的表才能被广播 如果一个表的大小小于或等于参数spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold（默认10M）配置的值，那么就可以广播该表。...SQL中显示使用hint方式（/*+ BROADCAST(small_table) */），直接指定要广播的表，源码如下： private def canBroadcastByHints(joinType...* spark.sql.shuffle.partitions（默认200）时，即可构造本地HashMap plan.stats.sizeInBytes < conf.autoBroadcastJoinThreshold...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
今天刷MYSQL题的时候刷到这样一个题： 编写一个 SQL 查询，获取 Employee 表中第二高的薪水（Salary） 。...如果查询不到数据，应该返回什么值，需不需对这种情况进行封装的考虑，这道题里已经要求了，若是没有查询到就输出null，所以再次修改了我的sql： select ifnull(...这道题主要考察的知识点就是LIMIT的使用和对NULL的处理，之前写过一篇与LIMIT有关的文章，LIMIT在实际使用过程使用情况非常普遍。...知识点总结： LIMIT LIMIT 一般都是放在SQL语句的最后，是对展示的结果做一个限制输出，比如查询了十条记录，但只展示一条，那就可以在SQL语句后面加一个LIMIT 1。...最后给大家留一个变种之后难度更高的题，欢迎大家在留言区中给出答案： 编写一个 SQL 查询，获取 Employee 表中第 n 高的薪水（Salary）。
${sparksql} | spark-shell 2.使用方法在脚本中进行了说明，-f参数直接接sql文本，-e可以直接输入sql语句进行执行。...https://issues.apache.org/jira/browse/SPARK-21918 2.因为上述第一点不支持用户模拟，导致任何查询都是同一个用户，所有没办法控制Spark SQL的权限...3.单点问题，所有Spark SQL查询都走唯一一个Spark Thrift节点上的同一个Spark Driver，任何故障都会导致这个唯一的Spark Thrift节点上的所有作业失败，从而需要重启Spark...4.并发差，上述第三点原因，因为所有的查询都要通过一个Spark Driver，导致这个Driver是瓶颈，于是限制了Spark SQL作业的并发度。...Spark SQL JDBC，通过使用Livy Thrift Server来解决，Livy Thrift Server是对Spark Thrift Server的一次改进提升，Fayson会在后续的文章中进行介绍
数据用户长期以来一直寻求直接在 Kafka 中查询数据的途径，而我们正接近于通过 SQL 找到这种缺失的魔力。...Kafka 与流处理技术（如 Kafka Streams、Apache Spark 或 Apache Flink）结合使用，以进行转换、过滤数据、使用用户数据对其进行丰富，并可能在各种来源之间进行一些联接...有趣的是，Kleppman 得出的结论是“肯定没有临时查询”，并且你必须将数据移到真正的数据库中才能处理此类问题。六年后，这是仍然存在的一个警告，并且减慢了所有想要使用 Kafka 的人的速度。...SQL 是否是终局？ SQL 是一款非常著名且流行的编程语言，在 TIOBE 指数中排名第 6 位，全球 40% 的开发人员都在使用它——其中有 78% 的人经常在工作中使用 SQL。...它们提供了基于列的系统和下推式筛选器优化，可有效查询大量数据。许多数据科学家喜欢它们，因为它们可以使用 Apache Spark、Pandas、Dask 和 Trino 等工具进行查询。
慢查询可以帮我们找到执行慢的 SQL，在使用前，我们需要先看下慢查询是否已经开启，使用下面这条命令即可： mysql > show variables like '%slow_query_log';...我们可以把慢查询日志打开，注意设置变量值的时候需要使用 global，否则会报错： mysql > set global slow_query_log='ON'; 然后我们再来查看下慢查询日志是否开启...我们可以使用 MySQL 自带的 mysqldumpslow 工具统计慢查询日志（这个工具是个 Perl 脚本，你需要先安装好 Perl） mysqldumpslow 命令的具体参数如下： -s：采用...比如我们想要按照查询时间排序，查看前两条 SQL 语句，这样写即可： ?...你能看到开启了慢查询日志，并设置了相应的慢查询时间阈值之后，只要查询时间大于这个阈值的 SQL 语句都会保存在慢查询日志中，然后我们就可以通过 mysqldumpslow 工具提取想要查找的 SQL 语句了
需要实现一个下载csv文件的功能，但后台没有对这个下载文件进行处理，而是将csv数据传给前台而已，需要前台做一下处理。 ?...只需要以下步骤就可以实现纯vue.js下载csv文件的功能： 1 downloadByPeople(){ 3 this....http.FileGet(this.pageParams).then(res => { 4 const url = this.genUrl(res.data.data.workhour_csv_data..., {});//{}指的是表头，res.data.data.workhour_csv_data是后台返回来的数据 5 const a = document.createElement('...a'); 6 a.href = url; 7 a.download = "工时统计文件.csv"; 8 a.click(); 9 window.URL.revokeObjectURL
慢查询可以帮我们找到执行慢的 SQL，在使用前，我们需要先看下慢查询是否已经开启，使用下面这条命令即可： mysql > show variables like '%slow_query_log';...我们可以把慢查询日志打开，注意设置变量值的时候需要使用 global，否则会报错： mysql > set global slow_query_log='ON'; 然后我们再来查看下慢查询日志是否开启...like '%long_query_time%'; 这里如果我们想把时间缩短，比如设置为 3 秒，可以这样设置： mysql > set global long_query_time = 3; 我们可以使用...比如我们想要按照查询时间排序，查看前两条 SQL 语句，这样写即可： 你能看到开启了慢查询日志，并设置了相应的慢查询时间阈值之后，只要查询时间大于这个阈值的 SQL 语句都会保存在慢查询日志中，然后我们就可以通过...mysqldumpslow 工具提取想要查找的 SQL 语句了。
Spark SQL 端到端的完整优化流程主要包括两个阶段：Catalyst 优化器和 Tungsten。其中，Catalyst 优化器又包含逻辑优化和物理优化两个阶段。...为了把开发者的查询优化到极致，整个优化过程的运作机制设计得都很精密，因此我会用三讲的时间带你详细探讨。 下图就是这个过程的完整图示，你可以先通过它对优化流程有一个整体的认知。...val userFile: String = _ val usersDf = spark.read.parquet(userFile) usersDf.printSchema /** root |--...age", "userId") .filter($"age" < 30) .filter($"gender".isin("M")) val txFile: String = _ val txDf = spark.read.parquet
再进一步限制查询分区表必须指定分区？ 这里涉及到两种情况：select SQL查询和加载Hive表路径的方式。...如果大家有类似的需求，笔者建议通过解析Spark SQL logical plan和下面说的这种方式解决方案结合，封装成一个通用的工具。...: Set(new Path(“/spark/dw/test.db/test_partition/dt=20200101”))【伪代码】 leafDirs: Seq(new Path(“/spark/...底层处理后得到的basePaths: Set(new Path(“/spark/dw/test.db/test_partition/dt=20200101”),new Path(“/spark/dw/test.db...解决方案（亲测有效） 1.在Spark SQL加载Hive表数据路径时，指定参数basePath，如 sparkSession.read.option("basePath","/spark/dw/test.db
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