目录目录分桶表函数空字符段赋值函数CASEWHENTHENELSEEND多列变一列一行变多行窗口函数（开窗函数）自定义函数压缩和存储文件存储格式 离线数仓教育项目项目的架构项目架构中:数据流转的流程注意事项数据仓库的基本概念维度分析指标与维度维度分层与分级数仓建模事实表和维度表分类维度建模的三种模型分桶表分区提供一个隔离数据和优化查询的便利方式，分区字段是放在目录中及在MySQL元数据当中，在查询时直接where子句可以首先从元数据中定位到具体分区的目录，避免全表查询。分桶是将同一个目录下的数据分成多个文件，分桶针对的是数据文件分区表：分区字段不是表中的字段分桶表：分桶字段必须是表中字段建表语
sethive.compute.query.using.stats=false;是Hive的一个配置选项。它的含义是禁用Hive在执行查询时使用统计信息。在Hive中，统计信息用于优化查询计划和执行。当该选项设置为false时，Hive将不会使用任何统计信息来帮助决定查询的执行计划。这可能会导致查询的执行效率下降，尤其是在处理大型数据集时。禁用统计信息的主要原因是统计信息可能不准确或过时，或者在某些情况下，使用统计信息并不会带来明显的性能提升。因此，禁用统计信息可以使查询的执行计划更加稳定，而不会受到统计信息本身的影响。但需要注意的是，禁用统计信息可能会导致查询的性能下降。如果你发现查询的执行
SparkonYarn安装配置本任务需要使用root用户完成相关配置，已安装Hadoop及需要配置前置环境，具体要求如下：1、从宿主机/opt目录下将文件spark-3.1.1-bin-hadoop3.2.tgz复制到容器Master中的/opt/software（若路径不存在，则需新建）中，将Spark包解压到/opt/module路径中(若路径不存在，则需新建)，将完整解压命令复制粘贴至客户端桌面【Release\任务A提交结果.docx】中对应的任务序号下；步骤1：复制和解压Spark安装包解压文件：将Spark安装包解压到/opt/module目录中。tar-zxvf/opt/soft
目录引言迁移背景迁移方案设计迁移成果总结引言把基于mapreduce的离线hiveSQL任务迁移到sparkSQL，不但能大幅缩短任务运行时间，还能节省不少计算资源。最近我们也把组内2000左右的hivesql任务迁移到了sparkSQL，这里做个简单的记录和分享，本文偏重于具体条件下的方案选择。迁移背景SQL任务运行慢HiveSQL处理任务虽然较为稳定，但是其时效性已经达瓶颈，无法再进一步提升，同一个SQL，Hive比Spark执行的时间更长。SparkSQL的发展远超HSQL随着 Spark以及其社区的不断发展，SparkSQL 本身技术也在不断成熟，Spark在技术架构和性能上都展示出H
目录一、collect二、count三、first四、take五、takeOrdered六、countByKey七、foreach八、简单案例九、一个综合案例9.1需求1的实现9.2需求2的实现9.3需求3的实现一、collect函数签名：defcollect():Array[T]功能说明：收集每个分区数据，以数组Array的形式封装后发给driver。设置driver内存：bin/spark-submit--driver-memory10G(内存大小）注意：collect会把所有分区的数据全部拉取到driver端，如果数据量过大，可能内存溢出。importorg.apache.spark.{
RDD的持久化RDD缓存当RDD被重复使用，或者计算该RDD比较容易出错，而且需要消耗比较多的资源和时间的时候，我们就可以将该RDD缓存起来。主要作用:提升Spark程序的计算效率注意事项:RDD的缓存可以存储在内存或者是磁盘上，甚至可以存储在Executor进程的堆外内存中。主要是放在内存中，因此缓存的数据是不太稳定可靠。由于是临时存储，可能会存在丢失，所以缓存操作，并不会将RDD之间的依赖关系给截断掉(丢失掉)，因为当缓存失效后，可以全部重新计算缓存的API都是Lazy惰性的，如果需要触发缓存操作，推荐调用count算子，因为运行效率高设置缓存的API: rdd.cache():将RDD的
摘 要信息化社会内需要与之针对性的信息获取途径，但是途径的扩展基本上为人们所努力的方向，由于站在的角度存在偏差，人们经常能够获得不同类型信息，这也是技术最为难以攻克的课题。针对手机销售数据管理等问题，对手机销售数据管理进行研究分析，然后开发设计出手机销售数据可视化系统以解决问题。手机销售数据可视化系统主要功能模块包括系统首页、轮播图、公告信息、资源管理（新闻资讯、新闻分类）交流管理（交流论坛、论坛分类）系统用户（管理员、系统用户）模块管理（数据信息、手机销量、手机价格），采取面对对象的开发模式进行软件的开发和硬体的架设，能很好的满足实际使用的需求，完善了对应的软体架设以及程序编码的工作，采取M
1调优基本原则1.1基本概念和原则首先，要搞清楚Spark的几个基本概念和原则，否则系统的性能调优无从谈起：每一台host上面可以并行N个worker，每一个worker下面可以并行M个executor，task们会被分配到executor上面去执行。Stage指的是一组并行运行的task，stage内部是不能出现shuffle的，因为shuffle的就像篱笆一样阻止了并行task的运行，遇到shuffle就意味着到了stage的边界。CPU的core数量，每个executor可以占用一个或多个core，可以通过观察CPU的使用率变化来了解计算资源的使用情况，例如，很常见的一种浪费是一个exe
目前计算Hive月份差值有多种方法，下面介绍两种方法进行计算，各有优缺点一个常见的方法是首先将日期转换为Unix时间戳（如果它们还不是的话），然后通过计算时间戳之间的差值，并将这个差值转换为月份。然而，这种方法并不总是准确的，因为它假设每个月都有相同的天数（30或31天），而实际上不同月份的天数是不同的。SELECTmonths_between(end_date,start_date)ASmonths_diffFROMyour_table;所以上面的代码输出后的数值是有小数点的，还需要进行转换下面我们介绍第二种计算方法，使用HiveQL中的 YEAR() 和 MONTH() 函数来分别提取日期
1、Spark内存管理Spark作为一个基于内存的分布式计算引擎，其内存管理模块在整个系统中扮演着非常重要的角色。理解Spark内存管理的基本原理，有助于更好地开发Spark应用程序和进行性能调优。本文中阐述的原理基于Spark2.1版本。在执行Spark的应用程序时，Spark集群会启动Driver和Executor两种JVM进程，前者为主控进程，负责创建Spark上下文，提交Spark作业（Job），并将作业转化为计算任务（Task），在各个Executor进程间协调任务的调度，后者负责在工作节点上执行具体的计算任务，并将结果返回给Driver，同时为需要持久化的RDD提供存储功能。由于D
