importorg.apache.spark.sql.{DataFrame,SparkSession}objectAddPartitionColumn{defmain(args:Array[String]):Unit={valspark:SparkSession=SparkSession.builder().appName("Add Partition Column").master("local[*]").getOrCreate()// 假设df为查询结果的DataFramevaldf:DataFrame=spark.sql("SELECT * FROM source...
-- 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*...
.getOrCreate()//创建之后可以设置运行参数ssc.conf.set("spark.sql.shuffle.partitions",4)ssc.conf.set("spark.executor.memory","2g") java: importorg.apache.spark.sql.SparkSession; SparkSession spark=SparkSession .builder() .appName("name_in_webUI").getOrCreate(); spark.conf().set("spark....
|create table if not exists hadoop_prod.default.partition_tbl(id int,name string,age int,loc string) using iceberg partitioned by (loc) """.stripMargin)//向分区表中插入数据时,必须对分区列排序,否则报错:java.lang.IllegalStateException: Already closed files for partition:xxxspark.sql(""" |ins...
SparkSql DDL 1、背景 最近公司为了降本,在做presto sql 到 spark sql的任务迁移(体力活 ),作为一个两年多来一直在用presto的sql boy,因为presto本身是针对adhoc场景,所以在平时建表的时候都是简单粗暴的create table table_name as 、 insert into table_name 等等, 最近上线了spark之后,发现了spark在etl的...
(_.getLen+openCostInBytes)).sum//计算平均每个并行度读取数据大小val bytesPerCore=totalBytes/defaultParallelism// 首先spark.sql.files.openCostInBytes 该参数配置的值和bytesPerCore 取最大值// 然后,比较spark.sql.files.maxPartitionBytes 取小者val maxSplitBytes=Math.min(defaultMaxSplitBytes,Math.max(...
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...
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: ...
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 PartitionPruning规则被添加到SparkOptimizer中的一个默认批次中,这样它就会在逻辑计划优化阶段被应用。PartitionPruning规则在应用...
Spark 設定:num_executors = 20、executor_memory = '1664 m'、executor_cores = 2 資料產生設定:scale_factor=50、partitioned_tables=true 具有143,997,590 個資料列的資料檔案 store_sales環境SQL Server 巨量資料叢集 CU5 master 6 個以上的節點 每個節點:第 5 代伺服器、512 GB RAM、4 TB NVM、NIC ...