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。...，这里仅以示例的程序中涉及到的源码中的class、object和方法，绘制成xmind图如下，想细心研究的可以参考该图到spark源码中进行分析。...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
本章我们来看看在分区表中如何添加、查询、修改数据。 正文开始 在创建完分区表后，可以向分区表中直接插入数据，而不用去管它这些数据放在哪个物理上的数据表中。我们在创建好的分区表中插入几条数据： ?...从以上代码中可以看出，我们一共在数据表中插入了13条数据，其中第1至3条数据是插入到第1个物理分区表中的；第4、5条数据是插入到第2个物理分区表中的；第6至8条数据是插入到第3个物理分区表中的；第9至11...从SQL语句中可以看出，在向分区表中插入数据方法和在普遍表中插入数据的方法是完全相同的，对于程序员而言，不需要去理会这13条记录研究放在哪个数据表中。...当然，在查询数据时，也可以不用理会数据到底是存放在哪个物理上的数据表中。如使用以下SQL语句进行查询： select * from Sale 查询的结果如下图所示： ?...SQL Server会自动将记录从一个分区表移到另一个分区表中，如以下代码所示： --统计所有分区表中的记录总数 select $PARTITION.partfunSale(SaleTime) as
本文主要讲讲，spark 3.0之后引入的动态分区裁剪机制，这个会大大提升应用的性能，尤其是在bi等场景下，存在大量的where条件操作。...假如表按照day_of_week字段分区，那sql应该是将filter下推，先过滤，然后在scan。 ? 这就是传统数据库存在索引及预计算的时候所说的谓词下推执行。...2.动态分区裁剪场景 Spark 3.0的分区裁剪的场景主要是基于谓词下推执行filter(动态生成)，然后应用于事实表和维表join的场景。...当然，这个就要权衡一下，filter数据集生成的子查询及保存的性能消耗，与对数据过滤对join的性能优化的对比了，这就要讲到spark sql的优化模型了。...spark sql 是如何实现sql优化操作的呢？ 一张图可以概括： ? 现在sql解析的过程中完成sql语法优化，然后再根据统计代价模型来进行动态执行优化。
今天纠结了好长时间 , 才解决的一个问题 , 问题原因是 求得多条数据中, 时间和日期是最大的一条数据 先前是以为只要msx 函数就可以解决的 , Select * from tableName...， 因为测试的时候是一天中的两条数据， 没有不同的日期，所以当日以为是正确的 ，然而第二天写入数据了，要取出数据，却发现没有数据， 返回空的行， 以为都是代码又有问题 了，找了半天都没有 ，仔细看看了存储过程中的代码...，发现这样返回的数据的确是空的。...这个是嵌套查询的语句。 先执行的是外部查询的语句 。 比如说有三条信息.用上面写的语句在SQL分析器中执行 分析下这样的查询 先查找的是 日期 ， 日期最大是下面两条语句 。 在对比时间 。...分析是这样的 查询到的最大天数是2013-03-18这条数据。第三行。 而时间最带的是21:12:21 是第二条数据 这样与的结果就是没有交集，为空了。 后来通过 查找课本和询问他人。
递归查询原理 SQL Server中的递归查询是通过CTE(表表达式)来实现。...至少包含两个查询，第一个查询为定点成员，定点成员只是一个返回有效表的查询，用于递归的基础或定位点；第二个查询被称为递归成员，使该查询称为递归成员的是对CTE名称的递归引用是触发。...USE SQL_Road GO CREATE TABLE Company ( 部门ID INT, 父级ID INT, 部门名称 VARCHAR(10) ) INSERT...2、迭代公式是 UNION ALL 下面的查询语句。在查询语句中调用中CTE，而查询语句就是CTE的组成部分，即 “自己调用自己”，这就是递归的真谛所在。...具体结果如下： 以上就是递归查询的一些知识介绍了，自己可以动手实验一下，这个一般在面试中也经常会考察面试者，希望能帮助到大家~
微软Sql Server数据库中，书写存储过程时，关于查询数据，无法使用Union(All)关联多个查询。...441条数据，其中Union(all) 之前的sql语句查询结果为101条记录； Union(all) 之后的sql语句查询结果为330条记录。...以上结果说明：Sql Server 存储过程中查询语句无法直接使用 Union(All)。...解决方法： 方案1：先创建视图，将使用Union(All)关键字的sql查询语句放在视图中，然后再存储过程中调用视图。...END 118 119 120 121 GO 方案2：在存储过程中先创建临时表，将多个Union(All)前后的sql查询语句的查询结果插入到临时表中，然后操作临时表，最后做其他的处理。
接下来是查询层，如Athena或BigQuery，它允许您通过一个简单的SQL接口来探索数据湖中的数据。...分区 当每个批处理中开始有超过1GB的数据时，一定要考虑如何分割或分区数据集。每个分区只包含数据的一个子集。这通过减少使用诸如雅典娜之类的工具查询或使用EMR处理数据时必须扫描的数据量来提高性能。...Athena是一个由AWS管理的查询引擎，它允许您使用SQL查询S3中的任何数据，并且可以处理大多数结构化数据的常见文件格式，如Parquet、JSON、CSV等。...在这里，我们根据每个客户的源代码进行了分区。当我们查看特定的客户时，这对我们很有用，但是如果您查看所有的客户，您可能希望按日期进行分区。 查询时间! 让我们从上表中回答一个简单的问题。...Athena非常适合进行探索性分析，它有一个简单的UI，允许您针对S3中的任何数据编写SQL查询。拼花可以帮助减少你需要查询的数据量，节省成本!
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...datetable where dt='2018-11-14' limit 5; 不能直接用 ： select * from datetable limit 5; 这种语句spark sql至少会扫描一个完整的第一重分区的数据...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
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 在做嵌套查询时，如果嵌套的条件在另一张表中没有数据，则会报错。这时候可以用： ifnull(max(xx),”) 来进行处理。字符串也可以比较大小。
Impala作为流行的SQL解析引擎，其面对即席查询 (Ad-Hoc Query) 类请求的稳定性和速度在业界得到过广泛的验证。 1.3....尤其是Kudu要依赖本地的存储，不能支持HDFS或者对象存储 (例如S3) 这些高可用的存储方式，导致了Kudu在容灾备份方面考虑不充分，同时本地存储也无法实现真正的存算分离和弹性计算。...组件对比 在客户档案的场景下，Kudu和Hudi两种组件的对比如下： 对比内容 Kudu Hudi 存储 本地存储，无法实现存算分离和容灾备份 可以存储在HDFS和对象存储 (例如S3) 适配性 映射到...组件对比 在实时数仓的场景下，Kudu和Hudi两种组件的对比如下： 对比内容 Kudu Hudi 存储 本地存储，无法实现存算分离和容灾备份 可以存储在HDFS和对象存储 (例如S3) 弹性计算 无...可以通过Auto Scaling 实现 开发便捷 Impala SQL开发比较简单 Spark Dataframe 需要编程基础 增量查询 无，需要使用SQL从全量数据中过滤 提供基于Instant Time
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 我们在实际应用中，或许会用到关于sql的联合查询的应用，下面来总结一下联合查询的具体应用，做一下记录便于记忆。...首先，通过一个实例来讲一下联合查询（关键词 union） 语法： select ……… union select …….. union ……. select * from empoloyees where...*查询中国用户中男性的信息和外国用户中男性用户的信息，数据是分别存在两个不同的数据表格中，且数据的字段名不一致* select id, cname ,csex from t_ca where csex...所以我们通过上面的例子可以看出来联合查询的应用场景就是： 要查询的结果来自于多个表，且多个表没有直接的连接关系，但查询的信息是一致的。...那我们在使用联合查询时需要注意的事项都有哪些，一起来看一下： 1、要求多条查询语句的查询列数是一致的。 2、要求多条查询语句的查询的每一列的类型和顺序最好是对应一致的。
为了能提高查询效率按优先级主要有一下策略： 1、尽可能早的执行选择操作(最基本的一条) 2、把笛卡尔积和随后的选择操作合并成F连接运算 3、同时计算一连串的选择和投影运算 4、保留同一子式的结果 5、适当对关系文件进行预处理
当表自查询的时候，就基本会用到递归的查询 比如一个员工表 主键 名字 职位 上级id 部门id id...1001 y100 1003 赵六 员工 1001 y100 像这张表就会用到自查询...， 有自查询的表的话，基本会用到递归查询 比如我要查询部门id为“y100”的，张三经理带领的这个团队底下所有的员工.
很显然，需要用连接查询，学生的情况存放在student表中，学生的选课情况存放在Study表中，所以查询实际涉及Student和Study这两个表。...自然连接：在等值连接中把目标中重复的属性列去掉的连接查询 下面考虑用自然连接实现上述例子： SELECT Student.Sno,SName,SSex,Sdept,Cno,GradeFROM Student...,StudyWHERE Student.Sno=Study.Sno 结果： 自身连接查询：当查询的结果涉及同一个表中两个或以上的列时，考虑用自身连接查询 例2：查询每一门课的间接先行课（即先行课...查询结果： 外连接查询： 分为左外连接，右外连接， 左外连接：根据左表的记录，在被连接的右表中找出符合条件的记录与之匹配，找不到匹配的，用null填充 右连接：根据右表的记录，在被连接的左表中找出符合条件的记录与之匹配...这里涉及到两门课程，都来自Course表,涉及到同一个表中两个或以上的元祖，考虑子查询用自身连，子查询根据课程号返回学号,父查询再根据学号查询姓名。
此外，Spark 1.2.0中引入的外部数据源API也得到了进一步的完善，集成了完整的数据写入支持，从而补全了Spark SQL多数据源互操作的最后一块拼图。...Spark SQL外部数据源API的一大优势在于，可以将查询中的各种信息下推至数据源处，从而充分利用数据源自身的优化能力来完成列剪枝、过滤条件下推等优化，实现减少IO、提高执行效率的目的。...Spark 1.3中的Parquet数据源实现了自动分区发现的功能：当数据以Hive分区表的目录结构存在时，无须Hive metastore中的元数据，Spark SQL也可以自动将之识别为分区表。...上文讨论分区表时提到的分区剪枝便是其中一种——当查询的过滤条件中涉及到分区列时，我们可以根据查询条件剪掉肯定不包含目标数据的分区目录，从而减少IO。...图6：Spark SQL查询优化引擎 DataFrame的背后是 Spark SQL的全套查询优化引擎，其整体架构如上图所示。
Apache Spark扩展了MapReduce模型，以有效地将其用于多种计算，包括流处理和交互式查询。Apache Spark的主要功能是内存中的群集计算，可以提高应用程序的处理速度。...这些组成部分是– Spark SQL和数据框架–在顶部，Spark SQL允许用户运行SQL和HQL查询以处理结构化和半结构化数据。...但是使用Spark时，所有数据都以zip文件的形式存储在S3中。现在的问题是所有这些小的zip文件都需要解压缩才能收集数据文件。 仅当一个核心中包含完整文件时，才可以压缩zip文件。...因此，Apache Spark支持基于时间的窗口条件，但不支持基于记录的窗口条件。 9.处理背压 背压是指缓冲区太满而无法接收任何数据时，输入/输出开关上的数据累积。缓冲区为空之前，无法传输数据。...为此，需要传递要固定的分区数作为并行化方法的参数。为了获得正确的分区和缓存，应该手动控制所有此分区过程。 尽管有这些限制，但Apache Spark仍然是流行的大数据工具之一。
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...优势 列存储相比于行存储主要有以下几个优势： 数据即索引，查询是可以跳过不符合条件的数据，只读取需要的数据，降低 IO 数据量（行存储没有索引查询时造成大量 IO，建立索引和物化视图代价较大） 只读取需要的列...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，...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...limit 1 行存储耗时: 1.7s 列存储耗时: 1.9s 列存储带来的加速会因为不同的数据，不同的查询，不同的资源情况而不同，也许在你的实践中加速效果可能不如或比我这里例子的更好，这需要我们根据列存储的特性来善用之
特别是对于像s3这样的对象存储来说，一次list操作需要几百毫秒，每次只能取1000条记录，对性能的影响无法忽略。...Iceberg adds tables to Presto and Spark that use a high-performance format that works just like a SQL...从manifest-list清单文件列表中读取清单时，Iceberg 会将查询的分区谓词与每个分区字段的值范围进行比较，然后跳过那些没有任何范围重叠的清单文件。...高性能的查询 Iceberg表格式的最主打的卖点正是其更快的查询速度。 在Iceberg中自上而下实现了三层的数据过滤策略，分别是分区裁剪、文件过滤和RowGroup过滤。...在讲Iceberg前我们先来说下Spark是如何实现谓词下推的： 在SparkSQL优化中，会把查询的过滤条件，下推到靠近存储层，这样可以减少从存储层读取的数据量。
Spark SQL中对Json支持的详细介绍 在这篇文章中，我将介绍一下Spark SQL对Json的支持，这个特性是Databricks的开发者们的努力结果，它的目的就是在Spark中使得查询和创建JSON...而Spark SQL中对JSON数据的支持极大地简化了使用JSON数据的终端的相关工作，Spark SQL对JSON数据的支持是从1.1版本开始发布，并且在Spark 1.2版本中进行了加强。...SQL中对JSON的支持 Spark SQL提供了内置的语法来查询这些JSON数据，并且在读写过程中自动地推断出JSON数据的模式。...JSON数据集 为了能够在Spark SQL中查询到JSON数据集，唯一需要注意的地方就是指定这些JSON数据存储的位置。...在Spark SQL中所有的查询，查询的返回值是SchemaRDD对象。
需求背景：在理财 APP 中，素材、广告位、产品、策略有时候是多对多的关系。比如，在内容中台，一个素材可能关联理财、基金、存款某些产品，那我们统计该素材的好不好，转化率好不好，该归属于哪些业务？...-- STRING_AGG 函数是 SQL:2016 标准中新增的函数，不是所有的数据库管理系统都支持该函数。...-- Spark 3.0 中，STRING_AGG 函数被引入作为 SQL:2016 标准的一部分。你可以使用 STRING_AGG 函数将每个分组的数据拼接成一个字符串。...，查询选修数据的同学的所有选修课程，结果中的选修课程是数组类型-- 创建表的第二种形式，student_copy 是create table student_copy as select name, collect_list...，查询有哪些不同的课程？
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