sparksql的命令,sparksql in

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本文目录一览：

• 1、sparksql支持delete操作么
• 2、SparkSQL对于重复的计算怎么优化
• 3、sparksql参数设为永久生效

sparksql支持delete操作么

sparksql支持按条件删除分区。使用spark-sql，或者spark-beeline等方式执行会报错，应该是sparksql不支持按条件删除。

可以。sparksql是Spark用来处理结构化数据的一个模块，它提供了2个编程抽象。在该模块中，为保证使用者的使用方法更加方便，所以在该模块中是可以吧删除临时语句写在前面的。

DML触发器\r\n就是普通的 INSERT \\/ UPDATE \\/ DELETE 触发器。\r\n\r\nDDL触发器\r\n就是一些特有的 DDL 语句的触发器。\r\n例如：登陆到服务器的触发， 创建数据库的触发。

SparkSQL对于重复的计算怎么优化

在spark内部，sql sql利用这些信息去更好地进行优化。有如下几种方式执行spark sql：SQL，DataFramesAPI与Datasets API。当相同的计算引擎被用来执行一个计算时，有不同的API和语言种类可供选择。

传统的Spark SQL执行流程将物理计划分解成DAG执行阶段，而AQE则在逻辑计划中引入QueryStage和QueryStageInput，精确地控制Shuffle和Broadcast的划分，收集统计信息后优化计划并重新规划。

4种join方式 inner join：我们在写sql语句或者使用DataFrmae时，可以不用关心哪个是左表，哪个是右表，在spark sql查询优化阶段，spark会自动将大表设为左表，即streamIter，将小表设为右表，即buildIter。

会。sparksql开窗函数会走shuffle，外层对表的主键进行分组开窗，最后一步进行shuffle。

Apache Calcite的内部机制以及Spark SQL的工作原理，为理解底层优化提供了重要视角。 WorkRound智能优化技术，则展示了优化器在实际场景中的应用策略。然而，SQL优化器并非易事。

数据和计算在Spark内核及Spark的子模块中是打通的，这就意味着Spark内核和子模块之间成为一个整体。Spark的各个子模块以Spark内核为基础，进一步支持更多的计算场景，例如使用Spark SQL读入的数据可以作为机器学习库MLlib的输入。

sparksql参数设为永久生效

1、系统设置。SparkSQL是一个用来处理结构化数据的spark组件，它提供了一个叫做DataFrames的可编程抽象数据模型，并且可被视为一个分布式的SQL查询引擎。同时在该组件中，SparkSQL不支持注释是由于系统设置所导致的。

2、可以。sparksql是Spark用来处理结构化数据的一个模块，它提供了2个编程抽象。在该模块中，为保证使用者的使用方法更加方便，所以在该模块中是可以吧删除临时语句写在前面的。

3、设置为nonstrict之后所有的分区都可以是动态的了。

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