importorg.apache.spark.sql.SparkSessionvalspark=SparkSession.builder().appName("SparkSQL Filter Example").getOrCreate()valdf=spark.read.format("csv").option("header","true").load("data.csv")df.createOrReplaceTempView("table")valresult=spark.sql(""" |SELECT * |FROM table |WHERE column1 ...
条件下推过滤了左表整整50%的数据,究其原因,是因为在SparkSQL中,把以下的查询解析成了如下的子查询: select a.id, a.value, b.value from (select id,value from lefttable where a.id > 1 ) a left join righttable b on a.id = b.id 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 这是一个非相关...
select filter(array(1, 2, 3), x -> x % 2 == 1) as filter_arr; +---+ |filter_arr| +---+ |[1, 3] | +---+ --话不多说,看效果2 select filter(array(0, 2, 3), (x, i) -> x > i) as filter_arr; +---+ |filter_arr| +---+ |[2, 3] | +---+ ...
.saveAsTable("recursiveFileLookup2") spark.sql("select * from pathGlobFilter1").show() spark.sql("select * from pathGlobFilter2").show() spark.sql("select * from recursiveFileLookup1").show() spark.sql("select * from recursiveFileLookup2").show() SparkSessionUtils类的代码如下: object...
spark sql谓词下推逻辑优化器PushDownPredicates包含了三个规则: CombineFilters是合并Filter节点的优化器,即处理Filter+Filter的情况 CombineFilters与PushPredicateThroughJoin、PushPredicateThroughNonJoin搭配使用 代码 代码比较简单:如果是Filter+Filter的情况,判断是否可以合并Filter节点,如果可以的话,给合并 ...
这个例子里面用的是map操作来避免join,我实际使用中发现map写完执行后报Encoders 相关的错误,我使用了filter进行替换。 val topTenClickBroadCastArray= topTenClickBroadCast.value.map(row=> row.getString(0)).collect() val topTenClickSession = sparkSession.table("user_visit_action").filter( row => top...
scala> df.select("name").filter($"name".contains("A")).count res3: Long = 2// 过滤出姓名中含有"A"的记录 scala> df.select("id", "name", "entrytime").filter($"name".contains("A")).show() +---+---+---+ | id| name| entrytime| +---+---+...
String)].map{t=>(stringToLong(t._1),t._2)}.filter{t=>filterNum(t._1)}.show()+---+...
spark sql谓词下推逻辑优化器PushDownPredicates包含了三个规则: CombineFilters是合并Filter节点的优化器,即处理Filter+Filter的情况 CombineFilters与PushPredicateThroughJoin、PushPredicateThroughNonJoin 搭配使用 代码 代码比较简单:如果是Filter+Filter的情况,判断是否可以合并Filter节点,如果可以的话,给合并 ...
1、Resilient Distributed Datasets（RDD）：RDD是Spark的核心数据抽象，它代表一个可分区、可容错、可并行操作的不可变集合。RDD可以通过一系列的转换操作（如map、filter、reduce等）进行处理，并且可以被缓存到内存中，以便快速访问和复用。2、Directed Acyclic Graph（DAG）：Spark中的计算任务通常被组织成一个有向无...