spark sql 支持复杂sql吗？

一、spark sql 支持复杂sql吗？

spark sql 支持复合式，单联形sql，但是在mosjab模式下，它不能支持复杂的sql

二、spark sql构建特征？

1.易整合

将SQL查询与Spark程序无缝混合

可以使用不同的语言进行代码开发

2.统一的数据源访问

以相同的方式连接到任何数据源，sparksql后期可以采用一种统一的方式去对接任意的外部数据源，不需要使用不同的Api

3.兼容hive

sparksql可以支持hivesql这种语法 sparksql兼容hivesql

4.支持标准数据库连接

sparksql支持标准的数据库连接JDBC或者ODBC

三、spark parquet只能用于spark sql么？

1）过去整个业界对大数据的分析的技术栈的Pipeline一般分为以下两种方式：a）Data Source -> HDFS -> MR/Hive/Spark（相当于ETL）-> HDFS Parquet -> Spark SQL/Impala -> ResultService（可以放在DB中，也有可能被通过JDBC/ODBC来作为数据服务使用）；b）Data Source -> Real timeupdate data to HBase/DB -> Export to Parquet -> Spark SQL/Impala -> ResultService（可以放在DB中，也有可能被通过JDBC/ODBC来作为数据服务使用）；上述的第二种方式完全可以通过Kafka+Spark Streaming+Spark SQL（内部也强烈建议采用Parquet的方式来存储数据）的方式取代2）期待的方式：DataSource -> Kafka -> Spark Streaming -> Parq

四、spark sql修改字段名？

sprk sql修改字段名有以下方法：1.dataframe默认的列名

spark sql去读取文本生成dataframe时，如果该文本没有自带schema信息，默认的列名为_c0, _c1这种形式，我们可以看个例子。

数据如下

101 brand1

101 brand2

101 brand3

102 brand1

102 brand3

102 brand3

102 brand4

103 brand2

103 brand2

103 brand2

103 brand5

103 brand5

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

如果我们读取上述的csv文本然后生成dataframe， schema信息如下

@Test

def parse2() = {

val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[2]")

sparkConf.set("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer")

val spark = SparkSession.builder().config(sparkConf).getOrCreate()

val path = "xxx"

val df = spark.read

.option("header", "false")

.option("sep", "\t")

.csv(path)

df.printSchema()

}

1

2

3

4

5

6

7

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9

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14

15

1

2

3

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5

6

7

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9

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11

12

13

14

15

最后输出为

root

|-- _c0: string (nullable = true)

|-- _c1: string (nullable = true)

1

2

3

1

2

3

文本默认两列的列名即为_c0, _c1。

2.用withColumnRenamed重命名

实际开发过程中，我们一般会给各列一个名字，这样能方便我们后续开发。其中方法之一就可以使用withColumns方法。

val df = spark.read

.option("header", "false")

.option("sep", "\t")

.csv(path)

.withColumnRenamed("_c0", "appid")

.withColumnRenamed("_c1", "brand")

df.printSchema()

1

2

3

4

5

6

7

8

1

2

3

4

5

6

7

8

withColumns方法每次重命名一列，当列比较多的时候，显然不是特别方便，此时可以使用后面的方法。

3.toDF方法

val df1 = spark.read

.option("header", "false")

.option("sep", "\t")

.csv(path)

.toDF("appid", "brand")

1

2

3

4

5

1

2

3

4

5

toDF后面直接跟列名，就可以达到重命名的目的。

toDF还有另外一种使用方法

val names = Seq("appid", "brand")

val df = spark.read

.option("header", "false")

.option("sep", "\t")

.csv(path)

.toDF(names: _*)

df.printSchema()

其中，_*作为一个整体，告诉编译器你希望将某个参数当作参数序列处理。toDF的方法签名为def toDF(colNames: String*)，参数为可变长度的字符串序列，刚好names: _*就可以将seq当成一个参数序列来处理。

五、spark sql和hive参数区别？

Spark SQL和Hive在参数设置上有一些区别，以下是其中几点的比较：

1. Hash函数处理：Spark运行时使用的hash函数与Hive的哈希算法不同，如果使用hash()，结果和Hive的hash()会有差异。

2. GROUPING SETS生成：Hive和SparkSQL使用grouping sets生成的GROUPING_ID不一致。

3. REGEXP_EXTRACT处理：在Hive中，如果regexp_extract未匹配到任何值，则返回null；而在Spark中，则返回空字符。

4. row_number() over子句：在SparkSQL中，row_number() over子句中的order by或sort by部分不能省略。

5. grouping_id()函数：这个函数生成的数据在Spark和Hive中是不同的。

6. 对非法数据或null的处理：在Hive中，reflect()函数如果遇到非法数据或null，会返回null；而在Spark中，则会抛出异常。

7. to_date()函数：在某些值的情况下，Spark和Hive的处理结果不一致。例如，Spark中to_date('2017-12-13-15')会返回null，而Hive中会返回2017-12-13。

8. 字符串小数比较：在Spark中，字符串小数比较结果可能与预期有差别。例如，SELECT '0.1' = 0会返回true，因为此时0.1会被转换为int。

9. 对URL的处理：在parse_url()函数中，如果HTTP URL中有不符合格式的脏子串（如空格等），Hive会去掉脏子串且匹配成功，而Spark的匹配方式更严格，要求URL字符串本身是符合正常格式的，否则会匹配不到返回空。

10. 对日期处理：在datediff()函数中，比如0000-00-00执行datediff，Spark和Hive的结果存在差异。

11. 对时间处理：对于24点，Spark认为是非法的并返回NULL，而Hive则正常处理。

12. date_sub()、date_add()函数：当月份或日子为00时，Hive会返回一个日期，而Spark则返回NULL。

此外，Spark SQL和Hive在元数据管理、支持的SQL语言、以及开发方式等方面也有所不同。具体使用哪个取决于具体业务需求和实际情况。

六、highcharts源码分析？

Highcharts 是一个用纯 JavaScript 编写的一个图表库， 能够很简单便捷的在 Web 网站或是 Web 应用程序添加有交互性的图表，并且免费提供给个人学习、个人网站和非商业用途使用。

Highcharts 支持的图表类型有直线图、曲线图、区域图、柱状图、饼状图、散状点图、仪表图、气泡图、瀑布流图等多达 20 种图表，其中很多图表可以集成在同一个图形中形成混合图。

Highcharts 可以在所有的移动设备及电脑上的浏览器中使用，包括 iPhone，iPad 和 IE6 以上的版本，在 IOS 和 Android 系统中 Highcharts 支持多点触摸功能，因而可以给您提供极致的用户体验。在现代的浏览器中使用 SVG 技术进行图形绘制，在低版本 IE 则使用 VML 进行图形绘制。

七、spark sql 时间字段

Spark SQL 时间字段

Apache Spark 是一个快速、通用的大数据处理引擎，同时也提供了强大的 SQL 查询能力，也就是 Spark SQL。在处理大数据时，经常会涉及到时间字段的处理，在 Spark SQL 中如何有效操作时间字段是非常重要的技能。本文将深入探讨 Spark SQL 中时间字段的相关操作和最佳实践。

时间字段的类型

在 Spark SQL 中，时间字段通常以日期时间戳的形式存储，可以是秒级、毫秒级或纳秒级粒度。常见的时间字段类型包括 TIMESTAMP 和 DATE。TIMESTAMP 类型保存日期和时间信息，而 DATE 类型只保存日期信息。在处理时间字段时，需要根据具体需求选择合适的类型。

时间字段的操作

当我们在 Spark SQL 中操作时间字段时，可能会涉及到日期的格式化、日期的加减、日期的比较等操作。下面是一些常用的时间字段操作：

• 日期格式化：可以使用 date_format 函数将时间字段按指定格式进行格式化，比如将时间字段转换为年-月-日的形式。
• 日期加减：可以使用 date_add 和 date_sub 函数对时间字段进行加减操作，比如获取某个日期前后若干天的日期。
• 日期比较：可以使用 datediff 和 months_between 函数进行日期的比较，比较两个日期之间的天数或月数。

时间字段的优化

为了提高 Spark SQL 中时间字段操作的效率，可以考虑以下优化策略：

• 分区策略：在数据处理时，可以根据时间字段进行分区，将数据按时间分散存储在不同的分区中，这样可以加速查询和聚合操作。
• 索引优化：对于经常用于查询的时间字段，可以考虑在其上建立索引，加快检索速度。
• 数据格式选择：根据实际需求选择合适的时间字段类型，避免不必要的类型转换和计算，提升性能。

时间字段的查询

在 Spark SQL 中，查询涉及时间字段的数据是非常常见的操作。可以通过 SQL 语句实现按时间字段筛选、分组、排序等功能。下面简要介绍一些常用的时间字段查询操作：

• 按日期范围查询：可以使用 WHERE 子句配合 BETWEEN 操作符实现按日期范围查询，筛选出指定时间范围内的数据。
• 按日期分组统计：通过 GROUP BY 子句按时间字段进行分组，然后结合聚合函数进行统计分析，比如计算每天的数据总量。
• 日期排序：使用 ORDER BY 子句按时间字段进行排序，可以按升序或降序排列数据，方便查看最新或最早的数据。

总结

通过本文的介绍，我们了解了在 Spark SQL 中处理时间字段的重要性以及常见的操作技巧。合理地处理时间字段不仅能提高数据处理效率，还能更好地支持数据分析和业务需求。在实际应用中，建议根据具体情况选择合适的时间字段类型和操作方法，以达到最佳的性能和效果。

八、spark sql合并字段

在大数据处理中，Spark SQL 是一个重要的组件，它提供了处理结构化数据的强大功能。在实际的数据处理过程中，经常会遇到需要合并字段的需求。本文将介绍如何使用 Spark SQL 合并字段，并分享一些最佳实践。

什么是 Spark SQL 合并字段？

在 Spark SQL 中，合并字段是指将多个字段的数值或文本内容合并到一个字段中。这通常涉及到对数据进行处理和转换，以满足特定的业务需求。合并字段可以帮助简化数据分析过程，使数据更易于理解和操作。

如何在 Spark SQL 中合并字段？

在 Spark SQL 中，可以使用一些内置的函数和操作符来实现字段合并。其中一种常见的方式是使用 concat 函数，该函数可以将多个字段合并为一个字段。另外，还可以使用 concat_ws 函数来指定分隔符进行字段合并。

以下是一个简单的示例，演示如何使用 Spark SQL 进行字段合并：

字段合并的最佳实践

在实际应用中，字段合并可能涉及到不同类型数据的处理，因此需要考虑一些最佳实践来确保数据处理的准确性和效率。

• 确保数据类型一致：在合并字段之前，需要确保待合并的字段具有相同的数据类型，以避免数据转换错误。
• 处理空值：在合并字段时，需要考虑空值的情况。可以使用 coalesce 函数来处理空值，或者使用条件语句进行空值处理。
• 考虑性能优化：对于大规模数据的处理，需要考虑性能优化策略，如分区操作和缓存机制，以提高数据处理的效率。
• 测试与验证：在实现字段合并逻辑后，需要进行测试与验证，确保数据处理结果符合预期，并及时发现和修复问题。

结语

通过本文的介绍，我们了解了 Spark SQL 合并字段的概念和实践方法。合并字段在数据处理过程中起着重要作用，能够帮助简化数据处理流程，提高数据分析的效率。在实际应用中，合并字段需要结合具体的业务需求和数据特点，以实现数据处理和转换的最佳效果。

九、如何分析网站源码？

sourcegraph, 没有人用这个吗，可以支持快捷键、语义分析、代码搜索、跳转，甚至能跳转到SDK或framework的源码文件中。有chrome插件可用，直接在github页面上提供使用sourcegraph打开项目的按钮。

十、spark分析

Spark分析简介

Spark分析是一种强大的数据分析工具，它能够快速处理大规模数据集，并提供高效的分析功能。Spark分析以其高效性和灵活性而备受青睐，广泛应用于数据科学、机器学习、大数据分析和商业智能等领域。

Spark分析的优势

Spark分析具有以下优势：

• 高效性：Spark分析能够利用内存计算和分布式处理，大大提高了数据分析的效率。
• 灵活性：Spark分析支持多种数据处理和分析方法，如SQL查询、机器学习算法等。
• 可扩展性：Spark分析可以轻松地与其他大数据平台和框架集成，以满足不同场景的需求。
• 易用性：Spark分析提供了丰富的可视化工具和API，使得数据分析更加便捷。

Spark分析的应用场景

Spark分析适用于各种数据分析和挖掘场景，如市场研究、客户关系管理、金融风控、医疗数据分析等。通过Spark分析，企业可以更好地理解数据、发现隐藏的模式和趋势，为决策提供有力的支持。

总结

Spark分析是一种强大而灵活的数据分析工具，具有高效性、灵活性、可扩展性和易用性等特点。随着大数据时代的到来，Spark分析的应用场景将越来越广泛。对于数据科学家和数据分析师来说，掌握Spark分析将有助于提高工作效率和数据洞察力。