# Spark SQL不等值Join优化
在Spark SQL中，Join是一个常用的操作，用于将两个或多个数据集合并在一起。然而，当涉及到不等值Join时，性能可能会受到影响。本文将介绍Spark SQL中不等值Join的优化方法，并提供相应的代码示例。
## 不等值Join的概念和问题
不等值Join是指在Join操作中，两个表的连接条件不是相等的关系。例如，我们可能需要连接两个表，其中
原创
2024-01-06 05:40:05
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文章目录SQL优化一、避免不走索引的场景二、select语句其他优化三、增删改DML语句优化四、查询条件优化五、建表优化 SQL优化一、避免不走索引的场景1.避免字段开头使用模糊查询，优化方式：尽量在字段后面使用模糊查询 2.尽量避免使用in和not in，优化方式：对于连续数值可以用between代替，如果是子查询可以用exists代替 3.尽量避免使用or，优化方式：可以用union代替or
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2023-12-25 11:24:51
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一个简单例子，说明spark中不等值连接的应用。同时用实际证明spark中支持不等值连接
原创
2018-09-06 10:39:27
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从今天开始，会给大家普及一点优化的小技巧。感兴趣的同学可以跟着多多练练手。示例数据库可以在 https://pan.baidu.com/s/1i7eVmappan.baidu.com
这里获取。我使用的示例是AdventureWorks2012的备份包，小伙伴下载后还原即可。记得数据库要是高版本的才能还原成功，我使用的数据库是SQL Server 2016版本的。1、不查多余的列
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2023-08-18 19:43:43
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文章目录SQL语句优化概述SQL语句优化是提高性能的重要环节SQL语句优化的一般性原则常见SQL优化方法共享SQL语句减少访问数据库的次数SELECT语句中避免使用`*`WHERE子句中的连接顺序利用`DECODE`函数来减少处理时间删除重复记录用`truncate`代替`delete`（当需要删除全表数据时建议使用`truncate`）用`where`子句替换`having`子句减少对表的查询
一、关系运算：等值比较: = 语法：A=B 操作类型：所有基本类型 描述: 如果表达式A与表达式B相等，则为TRUE；否则为FALSE 举例： hive> select 1 from lxw_dual where 1=1; 1返回目录不等值比较: <> 语法: A <> B 操作类型: 所有基本类型 描述: 如果表达式A为NULL，或者表达式B为NULL，返回NULL
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2023-11-21 16:55:05
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Hive中的sql优化
如果是按时间分区的表，查询时一定要使用分区限制，如果没有分区限制，会从该表的所有数据里面遍历。
注意sql中or的使用，or 这个逻辑必须单独括起来，否则可能引起无分区限制，下面举个例子，想查询到的是gd或gx的某天的数据。
Select x from t where ds=d1 and province=’gd’ or province=’gx’
该语句会从所
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2023-10-23 14:57:23
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文章目录参照mysql官方文档：sql99语法join、inner join、cross join 的关系一、内连接1、等值连接2、非等值连接3、自连接二、外连接三、交叉连接（sql99语法中代表笛卡尔乘积）四、USING五、NATURAL JOIN 参照mysql官方文档：https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/join.htmlsql99语法语法: s
代码调优spark调优对多次使用的RDD进行持久化如何选择一种最合适的持久化策略对多次使用的RDD进行持久化如何选择一种最合适的持久化策略使用高性能的算子1. 使用reduceByKey/aggregateByKey替代groupByKeyreduceByKey/aggregateByKey替代groupByKey计算同一组内最大值以及平均值2. 使用mapPartitions替代普通map T
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2023-11-15 15:01:03
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# Spark不等值连接优化实现方法
## 引言
在大数据处理中，不等值连接是一种常见的操作。然而，不等值连接的性能通常比等值连接要差，因为它需要进行更复杂的操作。为了提高不等值连接的性能，Spark引入了优化技术。本文将介绍如何使用Spark进行不等值连接优化的实现方法。
## 1. 不等值连接优化流程
下面是实现不等值连接优化的一般流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---
原创
2023-11-14 05:46:08
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作者：祝威廉在做内部培训的时候，我讲了这么一句：一个Job里的Stage都是串行的，前一个Stage完成后下一个Stage才会进行。显然上面的话是不严谨的。看如下的代码： 这里的话，我们构建了两个输入(input1,input2)，input2带有一个reduceByKey,所以会产生一次Shuffle,接着进行Join,会产生第二
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2023-12-07 20:04:17
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# Hive 不等值 Join 教程
在处理大数据时，使用 Hive 进行复杂查询是很常见的一个需求。特别是当你需要做不等值 join 时，很多初学者会觉得迷茫。本文将带你了解如何在 Hive 中实现不等值 join。
## 流程步骤
在进行不等值 join 之前，以下是你需要遵循的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 创建并加载数据表 |
|
# 实现sparksql不等值join的步骤
## 1. 确保你已经安装了Spark环境，并且已经导入了需要的数据
## 2. 创建SparkSession，并将数据加载为DataFrame
```markdown
// 创建SparkSession
val spark = SparkSession.builder()
.appName("SparkSQLNotEqualJoin
# SparkSQL 不等值 Join
在 SparkSQL 中，Join 是一种非常常见的操作，用于将多个数据集合并在一起。不等值 Join 是一种特殊的 Join 操作，它不仅仅基于相等的条件进行连接，还可以使用任意类型的条件进行连接。在这篇文章中，我们将讨论 SparkSQL 中的不等值 Join 操作，并给出一个代码示例。
## 不等值 Join 简介
不等值 Join 是一种在连接
作为Spark负责流计算的核心组件，Spark Streaming是整个Spark学习流程当中非常重要的一块。对于Spark Streaming，作为Spark流计算的实际承载组件，我们也需要更全面的掌握。今天的大数据入门分享，我们就来讲讲Spark Streaming实际应用。一、关于Spark Streaming实际上来说，Spark进行数据计算处理，是继承了Hadoop MapReduce的
SQL书写规则：以英文分号结尾；不区分关键字的大小写；列名不能加单引号；符号只能使用英文符号。练习一：汇总分析汇总函数：count sum avg max min1.教师人数(不含空字符串)select count(教师人数) from teacher;2.教师人数(含空字符串)select count(*) from teacher;3.所有课程总成绩、平均成绩、最高分、最低分select su
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2023-10-24 15:20:33
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# Spark Sort-Merge Join处理不等值连接过程
在大数据处理领域，连接操作是一个常见且重要的需求。Apache Spark作为一种强大的大数据处理框架，提供了多种类型的连接方式，其中“Sort-Merge Join”是一种高效的连接方式。本文将探讨Spark中Sort-Merge Join的实现，并展示如何处理不等值连接。
## 连接基础
在数据库的查询中，连接操作主要分为
sql存储过程的坑一、存储过程做过开发的都应该清楚，尤其是服务端开发，必然要和数据库有很深的渊源，尤其是很多业务需要操作数据库来完成，那么存储过程就是程序员必备的一项技能了。这篇文章中不去介绍存储过程的语法等是怎么去写，这个对于数据其他语言的人来说，很快就会上手二、遇到的坑最近编写存错过程的时候，遇到一个坑，虽然很简单，但是很多人可能开没注意到。 我们知道存储过程中也有if…else的语句可以供我
# Hive Map Join 不等值连接解析
在大数据处理领域，Apache Hive 是一种用于处理和查询大规模数据集的工具。Map Join 是 Hive 提供的一种优化策略，可以有效地减少数据的传输量和加速查询速度。然而，许多用户对 Map Join 的使用场景存在误解，尤其是在不等值连接的情况下。本文将详细解析 Hive Map Join 不等值连接的概念，并提供代码示例和可视化图表。
一、代码优化1.在数据统计的时候选择高性能算子。例如Dataframe使用foreachPartitions将数据写入数据库，不要每个record都去拿一次数据库连接。通常写法是每个partition拿一次数据库连接。/**
* 将统计结果写入MySQL中
* 代码优化：
* 在进行数据库操作的时候，不要每个record都去操作一次数据库
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2023-08-21 14:52:02
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