这段话表明，在MySQL中，join、cross join和inner join这三者是等效的，而在标准的SQL查询中，这三者是不等效的。到这里，一切就能说得通了。...在上面的示例中，有可能where条件中的R(T2)可以极大地过滤不满足条件的记录，但由于nested loop算法的限制，只能先查T1，再用T1驱动T2。...表中相应字段的值全为null。...join的结果集中一定没有不能被T2匹配的T1中的记录。...以T2.B > 3为例，对于不能被T2匹配的T1中的结果集，其T2中的所有字段都是null，显然不满足T2.B > 3。
写一篇水水的技术文，总结一下sparksql中不同stage的并行执行相关，也是来自于一位群友的提问： 我们群里有很多技术很棒并且很热心的大佬，哈哈~ Hive中Job并发执行 hive中，同一sql...Spark中多个Stage的并发执行 先给结论： 没有相互依赖关系的Stage是可以并行执行的，比如union all 两侧的sql 存在依赖的Stage必须在依赖的Stage执行完成后才能执行下一个Stage...submitStage(parent) } //并把该stage添加到等待stage队列中 waitingStages += stage...stages: //以参数stage为起点，向前遍历所有stage，判断stage是否为未提交，若使则加入missing中 private def getMissingParentStages(stage...并将依赖的RDD放入waitingForVisit中，以能够在下面的while中继续向上visit，直至遍历了整个DAG图 waitingForVisit.prepend(narrowDep.rdd
说白了，这个问题就是要回答到底谁来完成过滤数据的操作。那么谁都可以来完成数据过滤呢？我们大致可以把SparkSql中的查询处理流程做如下的划分： ?...SparkSql首先会对输入的sql语句进行一系列的分析，包括词法解析(可以理解为搜索引擎中的分词这个过程)、语法分析以及语义分析(例如判断database或者table是否存在、group by必须和聚合函数结合等规则...，那么就会把过滤交给底层数据源来完成，这就是SparkSql中的谓词下推（至于哪些数据源能高效完成数据的过滤以及SparkSql是又如何完成高效数据过滤的则不是本文讨论的重点）。...而上边提到的谓词下推能否在两类条件中使用，在SparkSql中则有特定的规则，以左外连接查询为例，规则如下： ? 接下来对这个表格中的规则进行详细的分析。...至此，左联接查询的四条规则分析完了，可以看出，在SparkSql中对于外连接查询时的过滤条件，并不能在所有情况下都用来进行数据源的过滤，如果使用得当会极大的提升查询性能，如果使用不当，则会产生错误的查询结果
上月听了本部门sparksql大牛的sparksql调优分享，当时对一个点不是很理解，回去好好理了一下，整理成文。 1....具体情况具体分析 帽子很高，其实就是对2中表格中的规则一个一个来分析。 3.1....究其原因，是因为在sparksql中，把以上的查询解析成了如下的子查询： [1505293913863_2083_1505293913921.jpg] 3.2....Sparksql中的等价处理语句是： [1505294543344_1362_1505294543483.jpg] 3.4....好了分析结束，其实大家也看出来了，我是打着sparksql的幌子骗点击的，任何数据库其实都会按照这个规则处理的，不是sparksql所特有的。
本文的开头，咱们正式给该系列取个名字了，就叫数据分析EPHS系列，EPHS分别是Excel、Python、Hive和SparkSQL的简称。...本篇是该系列的第二篇，我们来讲一讲SparkSQL中DataFrame创建的相关知识。 说到DataFrame，你一定会联想到Python Pandas中的DataFrame，你别说，还真有点相似。...4、总结 今天咱们总结了一下创建Spark的DataFrame的几种方式，在实际的工作中，大概最为常用的就是从Hive中读取数据，其次就可能是把RDD通过toDF的方法转换为DataFrame。...spark.sql()函数中的sql语句，大部分时候是和hive sql一致的，但在工作中也发现过一些不同的地方，比如解析json类型的字段，hive中可以解析层级的json，但是spark的话只能解析一级的...json（这是我在工作中的发现，也可能不太对，大家可以自己尝试一下）。
MySql的设计中大量使用了缓存，下面这些缓存配置项是应该熟知的 key_buffer_size key_buffer_size是设置MyISAM表索引的缓冲区大小，此参数对MyISAM表性能影响最大...当MySQL访问一个表时，如果在MySQL表缓冲区中还有空间，那么这个表就被打开并放入表缓冲区，这样做的好处是可以更快速地访问表中的内容 一般通过查看 Open_tables 和 Opened_tables...Thread Cache池中可以缓存的连接线程最大数量，可设置为0~16384，默认为0 这个值表示可以重新利用保存在缓存中线程的数量，当断开连接时，如果缓存中还有空间，那么客户端的线程将被放到缓存中；...如果线程重新被请求，那么请求将从 缓存中读取，如果缓存中是空的或者是新的请求，那么这个线程将被重新创建，如果有很多新的线程，增加这个值可以改善系统性能 1GB内存 -> 8 2GB内存 -> 16 3GB...，如果该值非常大，则表明缓冲区中碎片很多 tmp_table_size tmp_table_size用于设置内存临时表的最大值。
在《SparkSql连接查询中的谓词下推处理（一）》中，我们介绍了一些基本的概念，并对内连接查询时的一些基本下推规则进行了分析。...本篇文章要介绍的是--外连接查询中的谓词下推规则，这相比内连接中的规则要复杂一些，不过使用简单的表格来进行分析也是可以分析清楚的。先上表： ? 我们以左外连接查询为例，先总结规矩如下: ?...条件下推过滤了左表整整50%的数据（相当牛，虽然只过滤了一条）。究其原因，是因为在SparkSQL中，把以上的查询解析成了如下的子查询： ?...可见，右表join中条件下推不下推，结果一样，所以，干吗不下推？可以过滤掉一半的数据呢。SparkSQL中的等价处理语句是： ? 可以看出，也是解析成了一个非相关子查询来处理的。...可以看出，在SparkSQL中对于外连接查询时的过滤条件，并不能在所有情况下都用来进行数据源的过滤，如果使用得当会极大的提升查询性能，如果使用不当，则会产生错误的查询结果，而这种错误结果又不易发觉，所以使用时要格外小心
SparkSql中的谓词下推有两层含义，第一层含义是指由谁来完成数据过滤，第二层含义是指何时完成数据过滤。...要解答这两个问题我们需要了解SparkSql的Sql语句处理逻辑，大致可以把SparkSql中的查询处理流程做如下的划分： ?...SparkSql首先会对输入的Sql语句进行一系列的分析(Analyse)，包括词法解析(可以理解为搜索引擎中的分词这个过程)、语法分析以及语义分析(例如判断database或者table是否存在、group...这里其实有一个条件传递的过程，通过join中条件，已经在逻辑上提前把两表整合成了一张表。 至于第二个例外，则涉及了SparkSql中的一个优化，所以需要单独介绍。...但是，要完成这种优化，需要SparkSql的语义分析逻辑能够正确的分析出Sql语句所要表达的精确目的，所以分区字段在SparkSql的元数据中也是独立于其他普通字段，进行了单独的标示，就是为了方便语义分析逻辑能区别处理
$Message.error(res.msg); 加载中 const msg = this.$Message.loading({ content: 'Loading......', duration: 0 }); 取消加载中 setTimeout(msg, 3000); 或者用全局销毁 this.$Message.destroy();
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...SparkSql中的谓 词下 推有两层含义，第一层含义是指由谁来完成数据过滤，第二层含义是指何时完成数据过滤。...上边提到，我们可以通过封装SparkSql的Data Source API完成各类数据源的查询，那么如果底层 数据源无法高效完成数据的过滤，就会执行全扫描，把每条相关的数据都交给SparkSql的Filter...这里其实有一个条件传递的过程，通过join中条件，已经在逻辑上提前把两表整合成了一张表。 至于第二个例外，则涉及了SparkSql中的一个优化，所以需要单独介绍。...但是，要完成这种优化，需要SparkSql的语义分析逻辑能够正确的分析出Sql语句所要表达的精确目的，所以分区字段在SparkSql的元数据中也是独立于其他普通字段，进行了单独的标示，就是为了方便语义分析逻辑能区别处理
Remove Duplicates from Sorted Array 题目大意 对排好序的list去重，输出去重后长度，并且不能创建新的数组 解题思路 快慢指针 代码 官方答案 数组完成排序后，我们可以放置两个指针...只要 nums[i] = nums[j]nums[i]=nums[j]，我们就增加 jj 以跳过重复项。...当我们遇到 nums[j] \neq nums[i]nums[j]≠nums[i] 时，跳过重复项的运行已经结束，因此我们必须把它（nums[j]nums[j]）的值复制到 nums[i + 1]nums...然后递增 ii，接着我们将再次重复相同的过程，直到 jj 到达数组的末尾为止。...，返回处理后的数组长度） 的基础上，可以使每个数字最多重复一次，也就是说如果某一个数字的个数大于等于2个，结果中应保留2个该数字。
最近用angularjs比较多，里面有很多自己的方法，都不咋会用，这篇只是个笔记，防止自己忘记 ...item.key}}" ng-selected="item.key==selectValue">{{item.value}} 用ng-repeat来循环显示option的值...，用ng-selected来设置当前是否是选中项。...在select中用ng-model的“selectValue”来保存select的选中的value值。
有关Redis中配置文件的解释，我们可以看文档：redis/redis.conf at unstable · redis/redis · GitHub 下面我将介绍几个有关AOF的相关配置： 1.基本配置项...) 2.高级配置项： no-appendfsync-on-rewrite no/yes 作用：进行AOF重写或写入RDB文件时(bgsave)，会产生大量磁盘IO读写操作。...yes：进行BGSAVE / BGREWRITEAOF时，新数据执行AOF操作时不会进行fsync()，数据暂存于内存中，等待BGSAVE或BGREWRITEAOF结束后进行刷盘； no：进行BGSAVE...no #redis4 新增功能，默认是no 作用：开启混合持久化；(具体功能可以搜索相关文章学习) aof-timestamp-enabled no/yes 作用：Redis支持在AOF中记录时间戳注释...，以支持从一个特定的时间点恢复数据。
关于tar的命令解释： -c: 建立压缩档案 -x：解压 -t：查看内容 -r：向压缩归档文件末尾追加文件 -u：更新原压缩包中的文件 这五个是独立的命令，压缩解压都要用到其中一个...tar -cf all.tar *.jpg 这条命令是将所有.jpg的文件打成一个名为all.tar的包。-c是表示产生新的包，-f指定包的文件名。...tar -uf all.tar logo.gif 这条命令是更新原来tar包all.tar中logo.gif文件，-u是表示更新文件的意思。...tar了，使用tar程序打出来的包我们常称为tar包，tar包文件的命令通常都是以.tar结尾的。...他是调用压缩功能实现的 3．命令参数： 必要参数有如下： -A 新增压缩文件到已存在的压缩 -B 设置区块大小 -c 建立新的压缩文件 -d 记录文件的差别 -r 添加文件到已经压缩的文件
插件 maven-dependency-plugin:2.8 解包当前模块依赖的maven模块中的文件 使用goal:unpack-dependencies 在配置参数includeArtifactIds...中指定要解包的模块制件ID org.apache.maven.plugins... 解包指定maven模块中的文件...使用goal:unpack 可以指定非当前模块所以来的maven模块 org.apache.maven.plugins
因此，假设系统范围的默认精度为 3，UNIX_TIMESTAMP() 等效于 UNIX_TIMESTAMP(GETUTCDATE(3))。...UNIX_TIMESTAMP 可以返回正数或负数秒数。UNIX_TIMESTAMP 将其值作为数据类型 %Library.Numeric 返回。它可以返回小数秒的精度。...返回的实际精度取决于平台；超过系统上可用精度的精度数字将返回为零。日期和时间函数比较UNIX_TIMESTAMP 返回日期和时间，表示为从任意日期经过的秒数。...第一个选择项采用日期表达式默认值，第二个指定显式 UTC 时间戳：SELECT UNIX_TIMESTAMP() AS DefaultUTC, UNIX_TIMESTAMP(GETUTCDATE...第一个选择项指定本地 CURRENT_TIMESTAMP，第二个指定 $HOROLOG（本地日期和时间），第三个指定当前 UTC 日期和时间：SELECT UNIX_TIMESTAMP(CURRENT_TIMESTAMP
题目 给你一个有序数组 nums ，请你 原地 删除重复出现的元素，使每个元素 只出现一次 ，返回删除后数组的新长度。...不要使用额外的数组空间，你必须在 原地 修改输入数组 并在使用 O(1) 额外空间的条件下完成。...示例 输入：nums = [1,1,2] 输出：2, nums = [1,2] 解释：函数应该返回新的长度 2 ，并且原数组 nums 的前两个元素被修改为 1, 2 。...不需要考虑数组中超出新长度后面的元素。 思路分析 题目中给了个关键信息是有序数组，所以相同的元素肯定是挨着的。所以我们只需要遍历整个数组，然后前后两两比较，如果有相同的就把后面的元素给前面的赋值。...这里采用双指针算法： ① 初始状态：左指针l指向nums[0]，右指针指向nums[1] ② 判断nums【l】是否等于nums【r】 ③ 若想等，先将左指针右移，再用nums【r】把nums【l】覆盖 ④ 整个过程中右指针每次执行完都往右移继续循环
给定一个排序数组，你需要在 原地 删除重复出现的元素，使得每个元素只出现一次，返回移除后数组的新长度。不要使用额外的数组空间，你必须在 原地 修改输入数组 并在使用 O(1) 额外空间的条件下完成。...示例 1: 给定数组 nums = [1,1,2], 函数应该返回新的长度 2, 并且原数组 nums 的前两个元素被修改为 1, 2。 你不需要考虑数组中超出新长度后面的元素。...你不需要考虑数组中超出新长度后面的元素。...---- 问题信息 输入：已排好序的数组 输出：去重后新数组的长度 额外条件：不创建额外空间直接修改原数组去重，不考虑新数组长度之后的元素 思考 很显然需要遍历扫描重复项，在元素不同的时候设置值。...= nums[i]){ i++; nums[i] = nums[j]; } } return i+1 数组长度是固定的所以设置不重复的值后后面的以前的值还是存在的
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