關於sparksql中的hint

在spark中，結構化查詢可以通過指定查詢提示(hint)來進行優化。

查詢提示，即向查詢加入注釋，告訴查詢優化器提供如何優化邏輯計畫， 這在查詢優化器無法做出最佳決策時十分有用。

spark sql支援coalesce，repartition以及broadcast提示。 在分析查詢語句時，所有剩餘的未解析的提示將從查詢計畫中被移除。

spark sql 2.2增加了對提示框架(hint framework)的支援。

// dataset api

val q = spark.range(1).hint(name = "myhint", 100, true)
val plan = q.queryexecution.logical
scala> println(plan.numberedtreestring)
00 'unresolvedhint myhint, [100, true]
01 +- range (0, 1, step=1, splits=some(8))
// sql
val q = sql("select /*+ myhint (100, true) */ 1")
val plan = q.queryexecution.logical
scala> println(plan.numberedtreestring)
00 'unresolvedhint myhint, [100, true]
01 +- 'project [unresolvedalias(1, none)]
02 +- onerowrelation

coalesce 和 repartition 提示

spark sql 2.4增加了對coalesce和repartition提示的支援（使用sql注釋), 語法如下：

select /*+ coalesce(5) */ …​

select /*+ repartition(3) */ …​

spark sql 2.2支援使用廣播標準函式或sql注釋的broadcast提示 ，語法如下：

select /*+ mapjoin(b) */ …​

select /*+ broadcastjoin(b) */ …​
select /*+ broadcast(b) */ …​

Spark SQL中開窗函式詳解

row number 開窗函式 其實就是給每個分組的資料，按照其排序的順序，打上乙個分組內的行號，相當於grouptopn，在實際應用中非常廣泛。deptname name salary dept 1 michael 3000 dept 2 andy 5000 dept 1 alex 4500 de...

使用sparksql讀取mysql中的資料

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Hive與SparkSQL別名中的區別

先上 select vid,from unixtime gpsdate,yyyy mm dd hh mm ss as time from xx where pdt 2020 01 01 and vid 010019410390 order by gpsdate limit 10 一行簡單的 沒啥毛病...