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SQL和DataFrame调优 Spark SQL join优化 INSERT...SELECT操作调优 父主题： Spark应用调优
100000000 ) AS b ON a.id = b.id; 耗时：0.996 sec。 ClickHouse不支持limit下推，SQL生成时需要优化，以免SQL性能受影响。 【错误示例】 select did from (select did from tableA) limit 10;
FlinkSQL Kafka表开发建议 Kafka作为source表时应设置限流 本章节适用于MRS 3.3.0及以后版本。 防止上限超过流量峰值，导致作业异常带来不稳定因素。因此建议设置限流，限流上限应该为业务上线压测的峰值。 【示例】 #如下参数作用在每个并行度 'scan.records-per-second
在左侧导航栏单击，然后选择“SparkSql”，进入“SparkSql”。 “SparkSql”支持以下功能： 执行和管理SparkSql语句。 在“保存的查询”中查看当前访问用户已保存的SparkSql语句。 在“查询历史记录”中查看当前访问用户执行过的SparkSql语句。 执行SparkSql语句 在“
} } 上面是简单示例，其它sparkSQL特性请参见如下链接：http://archive.apache.org/dist/spark/docs/3.3.1/sql-programming-guide.html#running-sql-queries-programmatically。
FlinkSQL Kafka表开发规则 Kafka作为sink表时必须指定“topic”配置项 【示例】向Kafka的“test_sink”主题插入一条消息： CREATE TABLE KafkaSink( `user_id` VARCHAR, `user_name`
from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql import SQLContext def contains(str1, substr1): if substr1 in str1: return
Flink常见SQL语法说明 SELECT与WHERE语句 根据where子句对数据进行过滤。 语法： SELECT select_list FROM table_expression [ WHERE boolean_expression ] 示例： SELECT price +
} 上面是简单示例，其它SparkSQL特性请参见如下链接：http://archive.apache.org/dist/spark/docs/3.3.1/sql-programming-guide.html#running-sql-queries-programmatically。
} } 上面是简单示例，其它sparkSQL特性请参见如下链接：http://archive.apache.org/dist/spark/docs/3.3.1/sql-programming-guide.html#running-sql-queries-programmatically。
类型“JDBC > MySQL”。 配置“MySQL配置”，参数配置请参考表1。 表1 MySQL配置 参数 描述 取值样例 驱动 默认为“mysql”。 mysql 驱动名称 选择2中已提前上传的待使用的MySQL驱动，格式为xxx.jar。 mysql-connector-java-8
Execution特性前，Spark SQL根据spark.sql.shuffle.partitions配置指定shuffle时的partition个数。此种方法在一个应用中执行多种SQL查询时缺乏灵活性，无法保证所有场景下的性能合适。开启Adaptive Execution后，Spark SQL将自动为每
from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql import SQLContext def contains(str1, substr1): if substr1 in str1: return
} } 上面是简单示例，其它sparkSQL特性请参见如下链接：http://archive.apache.org/dist/spark/docs/3.3.1/sql-programming-guide.html#running-sql-queries-programmatically。
Execution特性前，Spark SQL根据spark.sql.shuffle.partitions配置指定shuffle时的partition个数。此种方法在一个应用中执行多种SQL查询时缺乏灵活性，无法保证所有场景下的性能更优。开启Adaptive Execution后，Spark SQL将自动为每
配置”，单击“全部配置”。在搜索框中输入参数名称。 表1 参数介绍 参数 描述 默认值 spark.sql.shuffle.partitions SparkSQL在进行shuffle操作时默认的分块数。 200 父主题： Spark SQL企业级能力增强
Phoenix SQL查询样例介绍 功能简介 Phoenix是构建在HBase之上的一个SQL中间层，提供一个客户端可嵌入的JDBC驱动，Phoenix查询引擎将SQL输入转换为一个或多个HBase scan，编译并执行扫描任务以产生一个标准的JDBC结果集。 代码样例 客户端“
registerTempTable("FemaleInfoTable"); // 执行SQL查询 Dataset<ROW> femaleTimeInfo = spark.sql("select * from " + "(select
ELECT权限；而在spark-sql模式下，查询视图需要视图的SELECT权限和表的SELECT权限。 删除、修改视图时，必须要有视图的owner权限。 SparkSQL权限模型 用户使用SparkSQL服务进行SQL操作，必须对SparkSQL数据库和表（含外表和视图）拥有相
} } 上面是简单示例，其它sparkSQL特性请参见如下链接：http://archive.apache.org/dist/spark/docs/3.3.1/sql-programming-guide.html#running-sql-queries-programmatically。
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