# 创建Spark会话spark=SparkSession.builder \.appName("Repartition and SQL Optimization")\.getOrCreate()# 读取数据,并重分区df=spark.read.csv("data.csv",header=True)df_repartitioned=df.repartition(4)# 注册临时视图df_repartit
1. 13.并不是所有索引对查询都有效,SQL是根据表中数据来进行查询优化的,当索引列有大量数据重复时,SQL查询可能不会去利用索引,如一表中有字段 sex,male、female几乎各一半,那么即使在sex上建了索引也对查询效率起不了作用。 14.索引并不是越多越好,索引固然可以提高相应的 select 的效率,但同时也降低了 insert...
这与SQL (Hive QL)中的“distribution BY”操作相同。 3)def repartition(numPartitions: Int, partitionExprs: Column*): DataFrame @scala.annotation.varargs def repartition(numPartitions: Int, partitionExprs: Column*): DataFrame =withPlan { RepartitionByExpression(partitionExprs.map(_.expr), logicalPla...
RepartitionByRange(Column[]) 使用spark.sql.shuffle.partitions 做為分割區數目,傳回由指定資料分割運算式分割的新 DataFrame 資料分割。產生的資料集已分割範圍。 C# 複製 public Microsoft.Spark.Sql.DataFrame RepartitionByRange(params Microsoft.Spark.Sql.Column[] partitionExprs); 參數 partitionExprs Column...
合并提示允许Spark SQL用户控制输出文件的数量，类似于Dataset API中的coalesce、repartition和repartitionBy...
DataSet是自Spark1.6开始提供的一个分布式数据集,具有RDD的特性比如强类型、可以使用强大的lambda表达式,并且使用Spark SQL的优化执行引擎。DataSetAPI支持Scala和Java语言,不支持Python。但是鉴于Python的动态特性,它仍然能够受益于DataSet API(如,你可以通过一个列名从Row里获取这个字段 row.columnName),类似的还有R语言。
Spark repartition repartitionByRange repartitionByRange(numPartitions, *cols) method of pyspark.sql.dataframe.DataFrame instance Returns a new :class:`DataFrame` partitioned by the given partitioning expressions. The resulting DataFrame is range partitioned....
返回range partition,根据列值的范围进行分区,可以通过spark.sql.execution.rangeExchange.sampleSizePerPartition来控制.如果没有numPartitions参数的给出, 那么默认会用spark.sql.shuffle.partitions的参数值 def repartitionByRange(numPartitions: Int, partitionExprs: Column*): Dataset[T] REBALANCE 可以通过spark.sql...
defrepartition(partitionExprs:Column*):Dataset[T]={repartition(sparkSession.sessionState.conf.numShufflePartitions,partitionExprs:_*)} 可以传入列表达式来进行重新分区,产生的新的Dataset的分区数是由参数spark.sql.shuffle.partitions决定,那么是不是可以满足我们的需求呢?
之前有分享过一篇笔记:Spark sql规则执行器RuleExecutor(源码解析) 里面有提到Analyzer、Optimizer定义了一系列 rule。 其中Analyzer定义了从【未解析的逻辑执行计划】生成【解析后的逻辑执行计划】的一系列规则,这篇笔记整理了一下这些规则都哪些。 基于spark3.2 br...