如何使用Spark对WHERE IN进行长查询？ - 腾讯云开发者社区

查询概述：使用数据库保存数据，我们对数据库的操作主要是增，删，改，查操作，其中从数据库中查询数据更为基础，使用不同的查询方式，具有不同的查询效率。...过滤和排序数据过滤：对于查询到的数据使用某些自定义条件进行筛选 WHERE子句 SELECT 列名1, 列名2 ， ...FROM 表名WHERE 过滤条件;...补充：赋值使用 := 符号在使用WHERE子句过滤数据的时候可以使用比较运算符查询薪水小于3000的员工的名字和薪水 SELECT last_name, salary FROM employees...%，_可以同时使用 1.查询名字中前两个字母是ch的字母 SELECT * FROM country WHERE name LIKE 'ch%'; 2.查询国家名称中包含x的国家 SELECT...= 'SA_REP'; ORDER BY 子句对虚表的记录进行排序, 所以通常是在虚表的记录确定下来以后.

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【大数据】SparkSql连接查询中的谓词下推处理(一)

转自：vivo互联网技术作者：李勇 1.SparkSql SparkSql是架构在Spark计算框架之上的分布式Sql引擎，使用DataFrame和DataSet承载结构化和半结构化数据来实现数据复杂查询处理...那么谓词下推第二层含义，即何时完成数据过滤则一般是在指连接查询中，是先对单表数据进行过滤再和其他表连接还是在先把多表进行连接再对连接后的临时表进行过滤 4.内连接查询中的谓词下推规则...4.2.Join后条件通过 OR 连接再来看一条查询语句： ? 我们先进行join处理，临时表的结果如下： ? 然后使用where条件进行过滤，最终查询结果如下： ?...如果我们先使用where条件后每个表各自的过滤条件进行过滤，那么两表的过滤结果如下： ? 然后对这两个临时表进行内连接处理，结果如下： ? 表格有问题吧，只有字段名，没有字段值，怎么回事？...但是如果按照我们在2中的分析，使用OR连接两表的过滤条件，又不能随意的进行谓词下推，那要如何处理呢？

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Zzreal的大数据笔记-SparkDay04

SparkSQL代码;由于摆脱了对Hive的依赖性,SparkSQL无论在数据兼容、性能优化、组件扩展方面都得到了极大的方便。...,且容易FULL GC,按列查询比较慢。...基于Column的ByteBuf f er存储( Spark SQL ) :内存开销小,按列查询速度较快。 SparkSQL内存列式储方式无论在空间占用量和读取吞吐率上都占有很大优势。...这样,每个列创建一个JVM对象,从而导致可以快速的GC和紧凑的数据存储;额外的,还可以使用低廉CPU开销的高效压缩方法(如字典编码、行长度编码等压缩方法)降低内存开销;更有趣的是,对于分析查询中频繁使用的聚合特定列...而这些操作细节都和Tree有关,在数据库解析(Parse)SQL语句的时候,会将SQL语句转换成一个树型结构来进行处理,如下面一个查询,会形成一个含有多个节点(TreeNode)的Tree,然后在后续的处理过程中对该

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Spark开发指南

Spark程序需要做的第一件事情，就是创建一个SparkContext对象，它将告诉Spark如何访问一个集群。...不过，你也可以使用persist(或者cache)方法，持久化一个RDD在内存中。在这种情况下，Spark将会在集群中，保存相关元素，下次你查询这个RDD时，它将能更快速访问。...代码第二行定义行长度作为mao的结果，行长度由于惰性设计并没有立即计算。最终当我们运行reduce，这是一个action。这时Spark将计算分解成运行在各个节点的任务。...如果你想再使用行长度，我们可以在reduce之前增加: lineLengths.persist() 它可以在lineLengths第一次计算之前被保存在内存中。...可以在PairRDDFunctions上应用键值对操作。

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MySQL order by的不同排序规则

语句执行流程：初始化sort_buffer，将需要查询的字段放入sort_buffer。逐行或从索引中找到满足where条件的主键id。...将主键id索引取出整行，取查询出的字段值放入sort_buffer。取下一个满足where条件的主键id。重复步骤3、4，直到不满足where条件。...当排序的字段较多时，内存可放下的行数很少，需要分成很多个临时文件，排序性能很差，即MySQL认为排序的单行长度太大会使用rowid排序。...语句执行流程：初始化sort_buffer，将需要查询的字段放入sort_buffer。逐行或从索引中找到满足where条件的主键id。...控制用于排序的行数据的长度，单行长度超过该值，MySQL更换排序算法 SET max_length_for_sort_data = 16; 使用索引排序语句执行流程：从索引找到第一个满足where

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使用 Spark | 手把手带你十步轻松拿下 Spark SQL 使用操作

那 Spark SQL 具体的实现方式是怎样的？如何进行使用呢？下面就带大家一起来认识 Spark SQL 的使用方式，并通过十步操作实战，轻松拿下 Spark SQL 的使用。...而在《带你理解 Spark 中的核心抽象概念：RDD》的 2.1 节中，我们认识了如何在 Spark 中创建 RDD，那 DataSet 及 DataFrame 在 Spark SQL 中又是如何进行创建的呢...4 Spark SQL 使用实战有了上面及之前介绍的理论知识为基础，下面手把手带大家十步轻松拿下 Spark SQL 使用操作，用实战的形式实践学习到的理论知识，以加深对 Spark SQL 的印象与理解...4.5 使用 DSL 风格查询数据使用 Spark SQL 的 DSL 风格查询方式，对 houseDF 数据集进行查询，包括 select、筛选过滤、聚集统计： houseDF.select("positioninfo...注册表并进行 SQL 风格查询对 houseDS2 与 huxingDS 两个 DataSet 数据集采用 SQL 风格查询方式进行连接查询，统计所有二房和三房房子的总价格： spark.sql(

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实战 | 将Kafka流式数据摄取至Hudi

该视图仅将最新parquet文件暴露给查询，所以它有可能看不到最新的数据，并保证与非Hudi列式数据集相比，具有相同的列式查询性能增量视图 : 对该视图的查询只能看到从某个提交/压缩后写入数据集的新数据...分别是testro 和 testrt testrt表支持：快照视图和增量视图查询 testro表支持：读优化视图查询 3.1.1 使用Spark查询 spark-shell --master yarn...COW模式写入数据，会在Hive的dwd库下面生成一张表，test test表支持：快照视图和增量视图 3.2.1 使用Spark查询 spark-shell --master yarn \ --driver-memory...总结 DeltaStreamer是Hudi提供的非常实用的工具，通过DeltaStreamer可以将Kafka、DFS上的数据导入Hudi，而本篇博文主要讲解了如何使用DeltaStreamer将数据从...Kafka导入Hudi，并演示了如何使用Spark和Hive查询Hudi数据。

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Hive SQL这几个优化思路你必须要知道！

使用分区剪裁、列剪裁在分区剪裁中，当使用外关联时，如果将副表的过滤条件写在Where后面，那么就会先全表关联，之后再过滤。...使用with as 拖慢Hive查询效率除了join产生的shuffle以外，还有一个就是子查询，在SQL语句里面尽量减少子查询。...with as是将语句中用到的子查询事先提取出来（类似临时表），使整个查询当中的所有模块都可以调用该查询结果。使用with as可以避免Hive对不同部分的相同子查询进行重复计算。...那么在日常需求的情况下如何处理这种数据倾斜的情况呢： sample采样，获取哪些集中的key；将集中的key按照一定规则添加随机数；进行join，由于打散了，所以数据倾斜避免了；在处理结果中对之前的添加的随机数进行切分...核心点：根据业务逻辑对业务实现的整体进行优化； 5.解决方案：采用presto、impala等专门的查询引擎，采用spark计算引擎替换MR/TEZ。

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Hive SQL优化思路

使用分区剪裁、列剪裁在分区剪裁中，当使用外关联时，如果将副表的过滤条件写在Where后面，那么就会先全表关联，之后再过滤。...使用with as 拖慢Hive查询效率除了join产生的shuffle以外，还有一个就是子查询，在SQL语句里面尽量减少子查询。...with as是将语句中用到的子查询事先提取出来（类似临时表），使整个查询当中的所有模块都可以调用该查询结果。使用with as可以避免Hive对不同部分的相同子查询进行重复计算。...那么在日常需求的情况下如何处理这种数据倾斜的情况呢： sample采样，获取哪些集中的key；将集中的key按照一定规则添加随机数；进行join，由于打散了，所以数据倾斜避免了；在处理结果中对之前的添加的随机数进行切分...但是优化的核心思想都差不多：减少数据量；避免数据倾斜；减少JOB数；核心点：根据业务逻辑对业务实现的整体进行优化；解决方案：采用presto、impala等专门的查询引擎，采用spark计算引擎替换

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Mysql如何使用order by工作

日常开发中，我们经常要进行字段的排序，但是我们大多不知道排序是如何执行的，今天我们就说说order by 的执行逻辑， CREATE TABLE `t` ( `id` int(11) NOT NULL...的意思是说，排序过程对字段进行了紧凑处理，如果字段定义为varchar(16),实际上排序过程中也就是按照字段的实际长度进行排序。...rowid排序我们可以看到如果查询的字段很多的话，那么sort_buffer存放的字段数太多，就会使用临时文件进行排序，因此造成了很大的浪费,此时mysql任务排序的单行长度会怎么做呢，首先我要知道如何判断单行长度太大...,如下参数 SET max_length_for_sort_data = 16; 我们看到city,name,age总长度为36，远远大于16，因此我们判定单行长度过大，Mysql就会使用另外一种算法进行排序...到这里，我是不是还可以进行优化呢，当然是可以的，我们可以使用覆盖索引，覆盖索引是指，索引上的信息足够满足查询请求，不需要再回到主键索引上取数据，我们按照覆盖索引的概念，建立(city,name.age

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【最佳实践】巡检项：云原生数据库 TDSQL-C MySQL 版全表扫描数量

问题描述在数据库中，对无索引的表进行查询或者有索引但是MySQL查询优化器不选择使用索引而进行的查询被称为全表扫描。...如何判断当前某个对语句执行EXPLAIN命令，如果Type列显示的结果为“ALL”，则说明MySQL 本次执行使用了全表扫描。...，一般发生在少于 10 行且行长度较短的表。...在where或者on子句上涉及到的字段，没有可用的索引。...解决方案 MySQL如何避免全表扫描在where条件或者join的连接字段上添加合适的索引，大多数全表扫描是由于忘了加索引导致 ANALYZE TABLE tbl_name，更新索引分布统计信息，帮助优化器更准确地评估执行成本

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Apache Doris + Apache Hudi 快速搭建指南

本文将在 Docker 环境下，为读者介绍如何快速搭建 Apache Doris + Apache Hudi 的测试及演示环境，并对各功能操作进行演示，帮助读者快速入门。...启动后，可以使用如下脚本，登陆 Spark 命令行或 Doris 命令行： sudo ./login-spark.sh sudo ....使用 Spark 操作 Hudi 中的数据，都可以在 Doris 中实时可见，不需要再次刷新 Catalog。...为了达到最优的查询性能，Apache Doris 在查询时，会将一个查询中的数据分为基线和增量数据两部分，并分别使用上述方式进行读取。...where c_custkey = 64; 此外，还可以通过分区条件进行分区裁剪，从而进一步减少数据量，以提升查询速度。

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Apache Hudi集成Spark SQL抢先体验

，Hudi集成Spark SQL预计会在下个版本正式发布，在集成Spark SQL后，会极大方便用户对Hudi表的DDL/DML操作，下面来看看如何使用Spark SQL操作Hudi表。...4.2 Select 使用如下SQL查询Hudi表数据 select * from test_hudi_table 查询结果如下 5....Update 5.1 Update 使用如下SQL将id为1的price字段值变更为20 update test_hudi_table set price = 20.0 where id = 1 5.2...Delete 6.1 Delete 使用如下SQL将id=1的记录删除 delete from test_hudi_table where id = 1 查看Hudi表的本地目录结构如下，可以看到delete...另外Hudi集成Spark SQL工作将继续完善语法，尽量对标Snowflake和BigQuery的语法，如插入多张表（INSERT ALL WHEN condition1 INTO t1 WHEN condition2

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PySpark 读写 Parquet 文件到 DataFrame

本文中，云朵君将和大家一起学习如何从 PySpark DataFrame 编写 Parquet 文件并将 Parquet 文件读取到 DataFrame 并创建视图/表来执行 SQL 查询。...还要学习在 SQL 的帮助下，如何对 Parquet 文件对数据进行分区和检索分区以提高性能。...首先，使用方法 spark.createDataFrame() 从数据列表创建一个 Pyspark DataFrame。...parqDF.createOrReplaceTempView("ParquetTable") parkSQL = spark.sql("select * from ParquetTable where...这与传统的数据库查询执行类似。在 PySpark 中，我们可以通过使用 PySpark partitionBy()方法对数据进行分区，以优化的方式改进查询执行。

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SQL、Pandas和Spark：常用数据查询操作对比

沿承系列文章，本文对SQL、Pandas和Spark这3个常用的数据处理工具进行对比，主要围绕数据查询的主要操作展开。 ?...本文首先介绍SQL查询操作的一般流程，对标SQL查询语句的各个关键字，重点针对Pandas和Spark进行介绍，主要包括10个常用算子操作。...，则对多表建立连接关系 where：根据查询条件过滤数据记录 group by：对过滤结果进行分组聚合 having：对分组聚合结果进行二次过滤 select：对二次过滤结果抽取目标字段 distinct...，但查询资料未果后，就放弃了…… 当然，本文的目的不是介绍SQL查询的执行原理或者优化技巧，而仅仅是对标SQL查询的几个关键字，重点讲解在Pandas和Spark中的实现。...中的query实现的正是对标SQL中的where语法，在实现链式筛选查询中非常好用，具体可参考Pandas用了一年，这3个函数是我的最爱…… where语句，Pandas以API丰富而著称，所以自然是不会放过

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Spark SQL底层执行流程详解（好文收藏）

在 Dataset 中可以轻易的做到使用 SQL 查询并且筛选数据，然后使用命令式 API 进行探索式分析。...SQL到RDD中间经过了一个Catalyst，它就是Spark SQL的核心，是针对Spark SQL语句执行过程中的查询优化框架，基于Scala函数式编程结构。...在这个过程中，会判断SQL语句是否符合规范，比如select from where 等这些关键字是否写对。当然此阶段不会对表名，表字段进行检查。步骤2....SparkPlanner模块：转化为物理执行计划根据上面的步骤，逻辑执行计划已经得到了比较完善的优化，然而，逻辑执行计划依然没办法真正执行，他们只是逻辑上可行，实际上Spark并不知道如何去执行这个东西...from table1 where age>20) a join (select id, cid from table2 where cid=1) b on a.id=b.id 就是提前将需要的列查询出来

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Spark

35 如何使用Spark实现TopN的获取（描述思路或使用伪代码）（重点）方法1：（1）按照key对数据进行聚合（groupByKey）（2）将value转换为数组，利用scala的sortBy... 对整个实时计算的所有时间间隔内产⽣的相关数据进⾏统计。...窗口时长控制每次计算最近的多少个批次的数据，滑动步长控制对新的DStream进⾏计算的间隔。 ...在Spark on Hive中，Spark将Hive表作为DataFrame或Dataset进行处理，并使用Spark SQL执行Hive查询。...这样，Spark就可以利用Hive的元数据信息和查询优化能力，而无需使用Hive自身的执行引擎。

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hive优化总结

，涉及到了Spark sql和Hive On Spark。　　...分区参数为：hive.optimize.pruner=true（默认值为真） 3.5.3 熟练使用SQL提高查询　　熟练地使用SQL，能写出高效率的查询语句。　　...3.5.7 解决Hive对UNION ALL优化的短板　　Hive对union all的优化的特性：对union all优化只局限于非嵌套查询消灭子查询内的group by 　　示例1：子查询内有group...原因是在Join操作的Reduce阶段，位于Join操作符左边的表的内容会被加载进内存，将条目少的表放在左边，可以有效减少发生OOM错误的几率；再进一步，可以使用Group让小的维度表（1000条以下的记录条数...目前Hive On Spark还处于试验阶段，慎用。 3.9 使用向量化查询　　向量化查询执行通过一次性批量执行1024行而不是每次单行执行，从而提供扫描、聚合、筛选器和连接等操作的性能。

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湖仓分析｜浙江霖梓基于 Doris + Paimon 打造实时离线一体化湖仓架构

导读：浙江霖梓早期使用 CDH 产品套件搭建了大数据系统，面临业务逻辑冗余、查询效率低下等问题，基于 Apache Doris 进行整体架构与表结构的重构，并基于湖仓一体和查询加速展开深度探索与实践，打造了...，并对查询性能有显著加速效果。...开发效率提高：原架构使用 Spark 进行 ETL 之后导入数仓，业务开发需要结合 Spark、Hive、Kafka 等多组件；切换至 Doris 后，只需专注 Doris SQL 的开发与优化，开发工作大大简化...BitMap 去重BITMAP 类型的列可以在 Aggregate 表、Unique 表或 Duplicate 表中使⽤，针对—些特定的场景如 UV 、规则命中次数进⾏查询加速。...Doris 、Hive 、Spark 进行压测，具体是对 15 个大表执行 join 操作，每张大表的平均数量约 13 亿条，测试过程中还涉及了 2 个表之间的笛卡尔积计算。

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如何使用TiFlash ？干货分享

如何使用TiFlash ？干货分享 TiFlash 部署完成后要手动指定需要同步的表才能发挥出OLAP效果。...TiFlash存储可以分别被 TiDB 、TiSpark 读取（分析数据量特别大时使用TiSpark，反之则使用TiDB） A．数据规模大时开启TiSpark 方法1 vi spark-defaults.conf... 添加一条 spark.tispark.use.tiflash true 备注：设置为true 时所有的查询都只读取TiFlash 副本（此时要求被查询所用到的表都必须已创建了 TiFlash 副本...，若对未创建 TiFlash副本的表进行查询会报错）；设置为 false 时只读取 TiKV 副本。...模式2: Engine 隔离通过配置变量来指定所有的查询使用指定engine 的副本。

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如何SELECT进行单表查询，怎样使用WHERE结合各种运算符对数据进行过滤，如何使用ORDER BY 子句查询

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