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SQL、Pandas和Spark：如何实现数据透视表？

所以，今天本文就围绕数据透视表，介绍一下其在SQL、Pandas和Spark中的基本操作与使用，这也是沿承这一系列的文章之一。 ?...03 Spark实现数据透视表 Spark作为分布式的数据分析工具，其中spark.sql组件在功能上与Pandas极为相近，在某种程度上个人一直将其视为Pandas在大数据中的实现。...在Spark中实现数据透视表的操作也相对容易，只是不如pandas中的自定义参数来得强大。 首先仍然给出在Spark中的构造数据： ?...04 SQL中实现数据透视表 这一系列的文章中，一般都是将SQL排在首位进行介绍，但本文在介绍数据透视表时有意将其在SQL中的操作放在最后，这是因为在SQL中实现数据透视表是相对最为复杂的。...以上就是数据透视表在SQL、Pandas和Spark中的基本操作，应该讲都还是比较方便的，仅仅是在SQL中需要稍加使用个小技巧。希望能对大家有所帮助，如果觉得有用不妨点个在看！

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spark sql简单查询千亿级库表导致的问题

一、问题现象 今天有客户咨询到我们，他们利用spark sql查询简单的sql： select * from datetable limit 5; //假设表名是datetable 结果报错内存溢出：...因此，我们用hive原生sql查询，发现不存在这个问题。 二、排查问题 经过分析，发现被查询的表数据量特别大，整个表有1000多亿行数据。...数据表存储在HDFS的目录结构也是： /${hive-warehouse}/dbname/tablename/dt=xxx/hour=xxx/files 根据之前使用spark sql的经验、以及逛社区查找的信息...sql至少会扫描一个完整的第一重分区的数据，当数据量很大的时候，因此往往会出现内存不足。...三、验证结论 1、首先我们直接用spark sql查询： select * from datetable limit 5; 从日志可以查看出excutor在疯狂地扫描HDFS的文件： 而且这些被扫描的

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Spark 3.0 新特性 之 自适应查询与分区动态裁剪

Spark憋了一年半的大招后，发布了3.0版本，新特性主要与Spark SQL和Python相关。这也恰恰说明了大数据方向的两大核心：BI与AI。...像Spark会配置一个参数 spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold 来决定小于这个配置的表就认为是小表，然后采用广播策略（默认10MB）。...一般广播的套路是把小表拷贝到driver端，然后分发到每个executor工作节点上，因此如果表的数据太大，会导致来回复制的数据太多，性能低下，因此BHJ仅适用于广播小表。...比如某个表初始的时候15M，达不到广播join的要求，但是该表在查询过程中有个filter条件可以让表仅保留8M的有效数据，此时就可以采用广播join了。...3 关联提示 之前在Flink中看到过这种用法，即在sql中使用某种代码提示，让编译器根据代码提示选择优化策略执行。语法如：/** xxx /。

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Adaptive Execution 让 Spark SQL 更高效更智能

执行计划一旦生成，便不可更改，即使执行过程中发现后续执行计划可以进一步优化，也只能按原计划执行 CBO 基于统计信息生成最优执行计划，需要提前生成统计信息，成本较大，且不适合数据更新频繁的场景 CBO 基于基础表的统计信息与操作对数据的影响推测中间结果的信息...核心在于两点 执行计划可动态调整 调整的依据是中间结果的精确统计信息 2 动态设置 Shuffle Partition 2.1 Spark Shuffle 原理 Spark Shuffle 一般用于将上游...但对于中间表的 Join，无法提前准确判断中间表大小从而精确判断是否适合使用 BroadcastJoin 《Spark SQL 性能优化再进一步 CBO 基于代价的优化》一文介绍的 CBO 可通过表的统计信息与各操作对数据统计信息的影响...，推测出中间表的统计信息，但是该方法得到的统计信息不够准确。...5 Spark 系列文章 Spark性能优化之道——解决Spark数据倾斜（Data Skew）的N种姿势 Spark SQL / Catalyst 内部原理 与 RBO Spark SQL 性能优化再进一步

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Spark SQL解析查询parquet格式Hive表获取分区字段和查询条件

首先说一下，这里解决的问题应用场景： sparksql处理Hive表数据时，判断加载的是否是分区表，以及分区表的字段有哪些？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。这里仅就"加载Hive表路径的方式"解析分区表字段，在处理时出现的一些问题及解决作出详细说明。...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。...问题现象 sparksql加载指定Hive分区表路径，生成的DataSet没有分区字段。...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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spark sql 非业务调优

默认的参数已经很好了，对于GC算法，spark sql可以尝试一些 G1。 下面文章建议多读几遍，记住最好。 必背|spark 内存，GC及数据结构调优 2，内存调优 缓存表 spark2....批次大有助于改善内存使用和压缩，但是缓存数据会有OOM的风险 3，广播 大小表进行join时，广播小表到所有的Worker节点，来提升性能是一个不错的选择。...属性 默认值 描述 spark.sql.broadcastTimeout 300 广播等待超时时间，单位秒 spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold 10485760 (...10 MB) 最大广播表的大小。...表别动不动就缓存，有时候重新加载比缓存速度都快。 该广播广播，不该广播的时候就别广播，就一个批次执行完的任务你广播毛线。 。。。。。 多测几次，得出自己的经验。

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【大数据】Spark优化经验&案例--数据倾斜

粗暴的临时解决方法 增大partition数, 让partition中的数据量<2g 由于是left join触发了shuffle操作, 而spark默认join时的分区数为200(即spark.sql.shuffle.partitions...=200), 所以增大这个分区数, 即调整该参数为800, 即spark.sql.shuffle.partitions=800 2.3....确认数据倾斜 方法一: 通过sample算子对DataSet/DataFrame/RDD进行采样, 找出top n的key值及数量 方法二: 源数据/中间数据落到存储中(如HIVE), 直接查询观察 3.2...非法数据) 业务无关的数据 分析join操作, 左右表的特征, 判断是否可以进行小表广播 broadcast 这样可避免shuffle操作，特别是当大表特别大 默认情况下, join时候, 如果表的数据量低于...spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold参数值时(默认值为10 MB), spark会自动进行broadcast, 但也可以通过强制手动指定广播 visitor_df.join

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工作经验分享：Spark调优【优化后性能提升1200%】

粗暴的临时解决方法 增大partition数, 让partition中的数据量<2g 由于是left join触发了shuffle操作, 而spark默认join时的分区数为200(即spark.sql.shuffle.partitions...=200), 所以增大这个分区数, 即调整该参数为800, 即spark.sql.shuffle.partitions=800 2.3....确认数据倾斜 方法一: 通过sample算子对DataSet/DataFrame/RDD进行采样, 找出top n的key值及数量 方法二: 源数据/中间数据落到存储中(如HIVE), 直接查询观察...“脏数据”(非法数据) 业务无关的数据 3.分析join操作, 左右表的特征, 判断是否可以进行小表广播 broadcast （1）这样可避免shuffle操作，特别是当大表特别大 （2）默认情况下,...join时候, 如果表的数据量低于spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold参数值时(默认值为10 MB), spark会自动进行broadcast, 但也可以通过强制手动指定广播

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【硬刚大数据】从零到大数据专家面试篇之SparkSQL篇

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。...，我们也可以通过直接在Spark 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...hint进行表广播，最终都会调用broadcastSide，来决定应该广播哪个表： private def broadcastSide( canBuildLeft: Boolean,...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。...对于做平台的小伙伴儿，想必深有感触）】 分析Spark SQL的逻辑计划和物理计划，通过程序解析计划推断SQL最终是否选择了笛卡尔积执行策略。如果是，及时提示风险。

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SparkSQL 如何选择 join 策略

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 Executor 端，广播的数据集被用作连接的 buildTable，而最初存在于 executor 的数据集，即连接的大表，被用作连接的 StreamTable，连接过程中遍历 StreamTable...（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...如果在连接查询中指定了连接提示，请根据连接提示选择相应的连接策略。否则，如果数据集的一侧或两侧小到可以广播，则选择Broadcast Nested Loop Join策略并广播较小的数据集。

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Spark SQL Catalyst 内部原理 与 RBO

后续将持续更新 Spark SQL 架构 Spark SQL 的整体架构如下图所示 [Spark SQL Catalyst] 从上图可见，无论是直接使用 SQL 语句还是使用 DataFrame，都会经过如下步骤转换成...[Spark SQL Parser] 从上图可见 查询涉及的两张表，被解析成了两个 UnresolvedRelation，也即只知道这们是两张表，却并不知道它们是 EXTERNAL TABLE 还是 MANAGED...如果能将 Project 下推，在扫描表时就只筛选出满足后续操作的最小字段集，则能大大减少 Filter 与 Project 操作的中间结果集数据量，从而极大提高执行速度。...本例中由于 score 表数据量较小，Spark 使用了 BroadcastJoin。...因此 score 表经过 Filter 后直接使用 BroadcastExchangeExec 将数据广播出去，然后结合广播数据对 people 表使用 BroadcastHashJoinExec 进行

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数据库分库分表中间件 Sharding-JDBC 源码分析 —— SQL 改写

主要涉及两方面： SQL 改写：改写 SQL，解决分库分表后，查询结果需要聚合，需要对 SQL 进行调整，例如分页 SQL 生成：生成分表分库的执行 SQL SQLRewriteEngine，SQL重写引擎...1.4.x及之前版本，SQL改写是在SQL路由之前完成的，在1.5.x中调整为SQL路由之后，因为SQL改写可以根据路由至单库表还是多库表而进行进一步优化。 ?...获得 SQL 相关逻辑表对应的真实表映射，2. 根据映射改写 SQL 相关逻辑表为真实表。...对 SQL改写 是不是清晰很多了。 ---- 下面我们以笛卡尔积路由结果获得 SQL 相关逻辑表对应的真实表映射为例子(简单路由结果基本类似而且简单)。...友情提示：这里不嫌啰嗦在提一句，互为 BindingTable 的表，配置 TableRule 时， actualTables 数量一定要一致，否则多出来的表，可能会无法被路由到。

1.5K60

Spark 3.0如何提高SQL工作负载的性能

催化剂现在停在每个阶段的边界，以根据中间数据上可用的信息尝试并应用其他优化。 因此，可以将AQE定义为Spark Catalyst之上的一层，它将动态修改Spark计划。 有什么缺点吗？...这是启用AQE之前和之后第一个TPC-DS查询的执行结果： 动态将排序合并联接转换为广播联接 当任何联接端的运行时统计信息小于广播哈希联接阈值时，AQE会将排序合并联接转换为广播哈希联接。...spark.sql.adaptive.coalescePartitions.enabled 设置为true ，Spark将根据以下内容合并连续的shuffle分区 设置为spark.sql.adaptive.advisoryPartitionSizeInBytes...因此，倾斜联接优化将使用spark.sql.adaptive.advisoryPartitionSizeInBytes指定的值将分区A0划分为子分区，并将它们中的每一个联接到表B的对应分区B0。...然后，在物理级别上，过滤器在维度侧执行一次，结果被广播到主表，在该表中也应用了过滤器。

1.4K20

Spark on yarn配置项说明与优化整理

11.spark.sql.shuffle.partitions 800 一个partition对应着一个task,如果数据量过大，可以调整次参数来减少每个task所需消耗的内存. 12.spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold...-1 当处理join查询时广播到每个worker的表的最大字节数，当设置为-1广播功能将失效。...(不过官网说 tungsten-sort 应用于spark 1.5版本以上） 15.spark.sql.codegen true Spark SQL在每次执行次，先把SQL查询编译JAVA字节码。...针对执行时间长的SQL查询或频繁执行的SQL查询，此配置能加快查询速度，因为它产生特殊的字节码去执行。...true  我们都知道shuffle默认情况下的文件数据为map tasks * reduce tasks,通过设置其为true,可以使spark合并shuffle的中间文件为reduce的tasks

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数据库分库分表中间件 Sharding-JDBC 源码分析 —— SQL 执行

概述 越过千山万水（SQL 解析、SQL 路由、SQL 改写），我们终于来到了 SQL 执行。开森不开森？！ 本文主要分享SQL 执行的过程，不包括结果聚合。...绿框部分 SQL 执行主流程。 ---- 2. ExecutorEngine ExecutorEngine，SQL执行引擎。...分表分库，需要执行的 SQL 数量从单条变成了多条，此时有两种方式执行： 串行执行 SQL 并行执行 SQL 前者，编码容易，性能较差，总耗时是多条 SQL 执行时间累加。...后者，编码复杂，性能较好，总耗时约等于执行时间最长的 SQL。 ? ExecutorEngine 当然采用的是后者，并行执行 SQL。...猜测，当SQL 执行是单表时，只要进行第一个任务的同步调用，性能更加优秀。等跟张亮大神请教确认原因后，咱会进行更新。

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