可以使用 DataFrame API 或者 SQL 语句来执行查询操作。 使用DataFrame API 查询数据: # 读取分区数据partitioned_data=spark.read.format("parquet").load("path/to/partitioned_data")# 执行查询操作result=partitioned_data.filter(partitioned_data.part
-- 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*...
1)group by是分组函数,partition by是分析函数(然后像sum()等是聚合函数) 2)在执行顺序上partition by应用在以上关键字之后,实际上就是在执行完select之后,在所得结果集之上进行partition,group by 使用常用sql关键字的优先级(from > where > group by > having > order by) 3)partition by相比较于group by,...
partitionedby(p_ageint,p_name string)--分区信息row format delimited fields terminatedby','--数据中,属性间用逗号分隔storedastextfile location'/tab/test/tab_test';--保存路径,最后也可带'/' 即写成 '/tab/test/tab_test/'--stored as orc ;orc类型的表,手动推数据(txt / csv 文件;无需表头,...
那么,在没有看Spark Dataset的接口之前,浪尖也不知道Spark Dataset有没有给我门提供这种类型的API,抱着试一试的心态,可以去Dataset类看一下,这个时候会发现有一个函数叫做repartition。 /** * Returns a new Dataset partitioned by the given partitioning expressions, using * `spark.sql.shuffle.partitions` as...
* Returns a new Dataset partitioned by the given partitioning expressions, using * `spark.sql.shuffle.partitions` as number of partitions. * The resulting Dataset is hash partitioned. * * This is the same operation as "DISTRIBUTE BY" in SQL (Hive QL). ...
spark.sql( """ |CREATE TABLE bucketed | (name string) | USING PARQUET | CLUSTERED BY (name) INTO 10 BUCKETS | LOCATION '/path/to' |""".stripMargin) 用Buckets的好处 在我们join两个表的时候,如果两个表最好按照相同的列划分成相同的buckets,就可以完全避免shuffle。根据前面所述的hash值计算方法...
支持指定多个分区字段,分区字段只需在PARTITIONED BY关键字后指定,不能像普通字段一样在表名后指定,否则将出错。 单表分区数最多允许200000个。 Spark 3.3及以上版本支持使用Hive语法的CTAS语句创建分区表。 关于创建表时设置多字符的分隔符: 只有指定ROW FORMAT SERDE为org.apache.hadoop.hive.contrib.serde2....
spark.sql.catalog.odps 是 指定Spark Catalog,值需要设置为org.apache.spark.sql.execution.datasources.v2.odps.OdpsTableCatalog。 spark.sql.extensions 是 指定Spark会话扩展,值需要设置为org.apache.spark.sql.execution.datasources.v2.odps.extension.OdpsExtensions。
catalyst:SQL 的解析,绑定,优化以及生成物理计划 hive:负责对 hive 数据的处理 hive-thriftserver:提供 CLI 和 JDBC 接口等。 论论文 SparkSQL Catalyst 的解析流程图: SQL 语句经过Antlr4解析,生成Unresolved Logical Plan analyzer与catalog进行绑定,生成Logical Plan ...