支持limit的，但不支持limit(2,10),想要分页还得使用类似hive的开窗函数row_number
select:对二次过滤结果抽取目标字段 distinct:根据条件进行去重处理 order by:对去重结果进行排序 limit:仅返回排序后的指定条数记录 曾经,个人一度好奇为何不将SQL语句的书写顺序调整为与执行顺序一致,那样更易于理解其中的一些技术原理,但查询资料未果后,就放弃了…… 当然,本文的目的不是介绍SQL查询的执行原理或者优...
对于Union:若 Union 的任一一边 child 不是一个 limit(GlobalLimit 或 LocalLimit)或是一个 limit 但 limit value 大于 Union parent 的 limit value,以一个 LocalLimit (limit value 为 Union parent limit value)作为 child 的 parent 来作为该边新的 child 对于Outer Join:对于 Left Outer Join,若 left ...
col或者apply也可以获取DataFrame指定字段,但是只能获取一个字段,并且返回对象为Column类型。 3.limit limit方法获取指定DataFrame的前n行记录,得到一个新的DataFrame对象。不同于take与head,limit方法不是Action操作。 4.orderBy/sort orderBy方法是根据指定字段排序,默认为升序排序。若是降序可以用三种方法来表示 orderB...
spark-sql> explain select * from test1 limit 10; == Physical Plan == CollectLimit 10 +- HiveTableScan [id#35], MetastoreRelation temp, test1 Time taken: 0.201 seconds, Fetched 1 row(s) limit对应的CollectLimit,对应的实现类是 org.apache.spark.sql.execution.CollectLimitExec ...
spark-sql> explain select * from test1 limit 10; == Physical Plan == CollectLimit 10 +- HiveTableScan [id#35], MetastoreRelation temp, test1 Time taken: 0.201 seconds, Fetched 1 row(s) limit对应的CollectLimit,对应的实现类是 org.apache.spark.sql.execution.CollectLimitExec ...
1、选择函数select:选取某些列的值 2、过滤函数filter/where:设置过滤条件,类似SQL中WHERE语句 3、分组函数groupBy/rollup/cube:对某些字段分组,在进行聚合统计 4、聚合函数agg:通常与分组函数连用,使用一些count、max、sum等聚合函数操作 5、排序函数sort/orderBy:按照某写列的值进行排序(升序ASC或者降序DESC) ...
GlobalLimit(Union(LocalLimit(A), LocalLimit(B)))是比Union(GlobalLimit(A), GlobalLimit(B))更好的下推方式。 二、Optimizer 中 Limit 相关的 Rules Rule 原则:改变 plan 结构,但不改变结果 2.1、LimitPushDown 下推LocalLimit到UNION或Left/Right Outer JOIN之下: ...
既然Spark SQL 可以处理数据,那么为什么没有替代HIVE了? 主要是HIVE 支持一些Spark SQL 不支持的SQL语法。 例如以下是hive SQL 支持,而Spark SQL不支持的语法 1、查询建表 Create table lvhou_test as selec * from lvhou_test1; 2、Select子查询
RDD:用于Spark1.X各模块的API(SparkContext、MLLib,Dstream等)不支持sparksql操作 * 不支持代码自动优化 DataFrame与DataSet:用于Spark2.X各模块的API(SparkSession、ML、StructuredStreaming等等)支持SparkSql操作,比如select,groupby之类,还能注册临时表/视窗,进行 sql语句操作支持一些方便的保存方式,比如保存成csv、json...