为了简化这个过程,Spark SQL提供了WITH AS语法,可以使用一个临时名称来引用中间结果,从而简化复杂查询的编写和阅读。本文将介绍WITH AS语法的基本用法,并通过一些代码示例来说明其实际应用。 基本语法 在Spark SQL中,使用WITH AS语法可以创建一个临时视图,并将其用作查询的一部分。WITH AS语法的基本语法如下
hive-sql(由参数控制表是否被物化,默认该参数是关闭的) 在hive中有一个参数 hive.optimize.cte.materialize.threshold 这个参数在默认情况下是-1(关闭的);当开启(大于0),比如设置为2,则如果with..as语句被引用2次及以上时,会把with..as语句生成的table物化,从而做到with..as语句只执行一次,来提高效率。 测试 ...
val spark = SparkSession.builder().appName("Spark-SQL").master("local[2]").getOrCreate() val df = spark.read.json("/usr/file/json/emp.json") df.show() // 建议在进行 spark SQL 编程前导入下面的隐式转换,因为 DataFrames 和 dataSets 中很多操作都依赖了隐式转换 import spark.implicits....
在 Spark SQL 中，with…as 语句并不会默认将数据存入内存。以下是具体分析：默认行为：在 Spark SQL 中，默认情况下，with…as 语句并不会导致数据被物化。它更像是一个逻辑上的视图或临时表，用于简化复杂查询的编写，而不涉及数据的实际存储。参数调整：虽然 Spark SQL 本身没有提供类...
..as 语句在 Spark SQL 中是否把数据存入内存的结论，答案并不是绝对的。关键在于是否通过参数调整来物化结果，以及 Spark 在自身框架层面并未提供特定优化策略来针对 with...as 语句进行内存管理。因此，正确使用 with...as 语句并结合具体业务场景，灵活调整优化参数策略，是实现性能提升的关键。
3、看sql具体逻辑(是一个很大的考验) 把sql简化和脱敏后,粘这儿,真的是一个非常复杂的sql,这也是最考验人的一步,真正优化时,得耐心读代码,哈哈,有时候自己写的代码还不想看第二遍呢,读别人的代码确实不容易 WITHs1AS(SELECTid,xx,...FROMtable1WHEREdate='${date}'ANDidIN(1111)),s2AS(SELECTid,did...
.foreach(sql => {//记录sql执行开始时间(毫秒值)valstartTime:Long=System.currentTimeMillis() println(sql +";")valdf:DataFrame= spark.sql(sql)//如果一个SQL语句是以select开头的,则将数据展示。需要剔除掉--注释的行valtemp = sql.split("\n").filter(!_.trim.startsWith("--")).mkString.trim...
把sql简化和脱敏后,粘这儿,真的是一个非常复杂的sql,这也是最考验人的一步,真正优化时,得耐心读代码,哈哈,有时候自己写的代码还不想看第二遍呢,读别人的代码确实不容易 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 WITHs1AS(SELECTid,xx,...FROMtable1WHEREdate='${date}'ANDidIN(1111)),s2AS(...
1.sparksql-shell交互式查询 就是利用Spark提供的shell命令行执行SQL 2.编程 首先要获取Spark SQL编程"入口":SparkSession(当然在早期版本中大家可能更熟悉的是SQLContext,如果是操作hive则为HiveContext)。这里以读取parquet为例: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 ...
通过用WITH...AS定义公共表达式(CTE)来简化查询,提高可阅读性和易维护性。cte_name:公共表达式的名字,不允许重名。select_statement:完整的SELECT语句。sql_containing_cte_name:包含了刚刚定义的公共表达式的SQL语句定义了一个CTE后必须马上使用,否则这个CTE定义将