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配置Spark SQL开启Adaptive Execution特性 配置场景 Spark SQL Adaptive Execution特性用于使Spark SQL在运行过程中,根据中间结果优化后续执行流程,提高整体执行效率。当前已实现的特性如下: 自动设置shuffle partition数。
使用Hive CBO功能优化查询效率 操作场景 在Hive中执行多表Join时,Hive支持开启CBO(Cost Based Optimization),系统会自动根据表的统计信息,例如数据量、文件数等,选出合适计划提高多表Join的效率。Hive需要先收集表的统计信息后才能使CBO正确的优化。
致产生不同的结果,可以通过在聚合函数中使用order by子句来指定此顺序。 array_agg(x ORDER BY y DESC); array_agg(x ORDER BYx,y,z); 过滤filter 使用filter关键字可以在聚合的过程中,通过使用where的条件表
word_stem('ultramoderne','fr');-- ultramodern translate(source, from, to) → varchar 描述:通过将源字符串中找到的字符替换为目标字符串中的相应字符来返回翻译后的源字符串。如果from字符串包含重复项,则仅使用第一个。如果源字符在fro
5000.0 | 1 d2 | user4 | 4000.0 | 2 Aggregate Functions 所有的聚合函数都能通过添加over子句来当做窗口函数使用。聚合函数将在当前窗口框架下的每行记录进行运算。 下面的查询生成每个职员按天计算的订单价格的滚动总和。 select