-- 创建表CREATETABLEIFNOTEXISTSpartitioned_table(idINT,name STRING)PARTITIONEDBY(dateSTRING)-- 添加分区ALTERTABLEpartitioned_tableADDPARTITION(date='2022-01-01')-- 加载数据INSERTINTOpartitioned_tablePARTITION(date='2022-01-01')SELECTid,nameFROMsource_tableWHEREdate='2022-01-01'-- 查询数据SELECT*...
import org.apache.spark.sql.SparkSession val spark = SparkSession.builder() .appName("Dynamic Partition Insert") .getOrCreate() | 2 | 读取需要插入的数据 | ```scala val df = spark.read.format("csv") .option("header", "true") .load("path_to_csv_file") ``` | | 3 | 创建临时视...
SQL 主要由Projection(filedA,fieldB,fieldC),DataSource(tableA)和Filter(fieldA>10)三个部分组成,分别对应 SQL 查询过程中的Result,DataSource和Operation: 实际的 SQL 执行顺序过程是按照 Opertaion->DataSouece->Result 的顺序,刚好与 SQL 的语法刚好相反,具体包括: 首先进行词法和语法 Parse,对输入的 SQL ...
例如,你在使用窗口长度为10分钟内的window操作,Spark会保持10分钟以内的数据,时间过了以后就会清理旧数据。但是在某些特殊场景下,比如Spark SQL和Spark Streaming整合使用时,在异步开启的线程中,使用Spark SQL针对batch RDD进行执行查询。那么就需要让Spark保存更长时间的数据,直到Spark SQL查询结束。可以使用streamingConte...
之前简单总结了spark从sql到物理计划的整个流程,接下来就总结下Spark SQL中关于聚合的操作。聚合操作的物理计划生成首先从一条sql开始吧1 SELECT NAME,COUNT(*) FRON PEOPLE GROUP BY NAME 这条sql的经过antlr4解析后的树结构如下:在解析出来的树结构中可以看出来,在querySpecification下面多了aggregation子节点。这次...
同时,我们可以看到一个额外的指标,即"dynamic partition pruning time",它表明该查询应用了DPP。 DDP的底层原理 动态分区裁剪功能在Spark SQL中主要通过两个规则实现:一个是逻辑计划优化器规则PartitionPruning,另一个是Spark planner规则PlanDynamicPruningFilters,下面重点介绍这两个规则。 PartitionPruning规则 Partition...
1.8.2SparkSQL设置catalog配置 然后将iceberg官网中的0.12.1 Spark 3.x runtime Jarjar包放到spark的jars目录下:(不知道不放会不会报错,我先放进去了然后再跑任务的。) 以下操作主要是SparkSQL操作Iceberg,同样Spark中支持两种Catalog的设置:hive和hadoop,Hive Catalog就是iceberg表存储使用Hive默认的数据路径,Hadoop...
1.pyspark.sql.functions.abs(col) 2.pyspark.sql.functions.acos(col) 3.pyspark.sql.functions.add_months(start, months) 4.pyspark.sql.functions.array_contains(col, value) 5.pyspark.sql.functions.ascii(col) 6.pyspark.sql.functions.avg(col) 7.pyspark.sql.functions.cbrt(col) 9.pyspark.sql.func...
开发Lindorm Spark SQL节点 在SQL编辑区域编写任务代码时,您可以使用 ${变量名} 的方式定义变量,并在节点编辑页面右侧的调试配置或调度配置中为变量赋值。示例如下。 CREATE TABLE IF NOT EXISTS lindorm_table_job ( id INT, name STRING, data STRING ) USING parquet PARTITIONED BY (partition_date DATE); ...
对于Spark SQL中的shuffle类语句,比如group by、join等,需要设置一个参数,即spark.sql.shuffle.partitions,该参数代表了shuffle read task的并行度,该值默认是200,对于很多场景来说都有点过小。 方案实现原理:增加shuffle read task的数量,可以让原本分配给一个task的多个key分配给多个task,从而让每个task处理比原来...