因此,在实际生产中,要尽可能利用其他效率相对高的SQL来避免使用Not in Subquery。 虽然通过改写Not in Subquery的SQL,进行低效率的SQL到高效率的SQL过渡,能够避免上面所说的问题。但是这往往建立在我们发现任务执行慢甚至失败,然后排查任务中的SQL,发现"问题"SQL的前提下。那么如何在任务执行前,就"检查"出这样的SQL...
在老的版本中,SparkSQL提供两种SQL查询起始点:一个叫SQLContext,用于Spark自己提供的SQL查询;一个叫HiveContext,用于连接Hive的查询。 SparkSession是Spark最新的SQL查询起始点,实质上是SQLContext和HiveContext的组合,所以在SQLContex和HiveContext上可用的API在SparkSession上同样是可以使用的。SparkSession内部封装了sparkC...
举个例子, select * from t1 where f1 not in (select f1 from t2),对于 “ not in subquery ”的场景最终都会选择 BroadcastNestedLoopJoinExec 物理执行计划,而 BroadcastNestedLoopJoinExec 是一个非常低效的物理执行计划,内部实现将 subquerybroadcast成一个list,然后 t1 每一条记录通过loop遍历 list 去匹配是...
多行子查询的操作符:ALL、ANY、IN或函数min,max。 2.1单行子查询 通常在一个SELECT、UPDATE或DELETE语句的WHERE子句中充当查询、修改或删除的条件 SELECT column_list FROM table_name WHERE expression operator ( select column_list FROM table_name WHERE condition GROUP BY exp HAVING having ); 1. 2. 3. ...
sql语句,需要取出多个字段列中的最大值和最小值 - 百度文库 9. explode会过滤空值的数据 10. udf Spark官方UDF使用文档:Spark SQL, Built-in Functions 11, !!!空值 表A需要筛出a中不等于aaa的数据(a字段有空值) 错误:select * from A where a != 'aaa' (空值数据也被过滤了) ...
SQL// 新建 Parser// 解析 SQL 语句List<SQLStatement> stmtList = SQLUtils.parseStatements(selectSql,"hive");// 遍历解析结果,根据不同的语句类型做相应的处理for(SQLStatement stmt : stmtList) {if(stmt instanceof SQLSelectStatement) {// 处理 SELECT 语句SQLSelectStatement selectStmt = (SQLSelect...
谓词,用来描述或判定客体性质、特征或者客体之间关系的词项,英文翻译为predicate,而谓词下推的英文Predicate Pushdown中的谓词指返回bool值即true和false的函数,或是隐式转换为bool的函数。如SQL中的谓词主要有 like、between、is null、in、=、!=等,再比如Spark SQL中的filter算子等。
spark.sql.function.eltOutputAsString FALSE When this option is set to false and all inputs are binary, elt returns an output as binary. Otherwise, it returns as a string. spark.sql.groupByAliases TRUE When true, aliases in a select list can be used in group by clauses. When false, an...
./bin/spark-submit --master local spark_sql.py 常见报错 报错1: 报错信息: Incomplete config, no accessId or accessKey。 Incomplete config, no odps.service.endpoint。 报错原因:在Local模式开启了EventLog。 解决方案:将spark-defaults.conf中的spark.eventLog.enabled=true参数删除即可。
SQL在Spark执行要经历以下几步: 用户提交SQL文本 解析器将SQL文本解析成逻辑计划 分析器结合Catalog对逻辑计划做进一步分析,验证表是否存在,操作是否支持等 优化器对分析器分析的逻辑计划做进一步优化,如将过滤逻辑下推到子查询,查询改写,子查询共用等 Planner再将优化后的逻辑计划根据预先设定的映射逻辑转换为物理执行计...