SparkSQL相关

本文主要是介绍SparkSQL相关，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

SQL 解析：

SQL Query，需要经过词法和语法解析，由字符串转换为，树形的抽象语法树。

1、通过遍历抽象语法树生成未解析的逻辑语法树（unresolved logic plan），对应SQL解析后的一种树形结构，本身不包含任务数据信息。
2、需要经过一次遍历之后，转换成成包含解析后的逻辑算子树（Analyzed LogicPlan），本身携带了各种信息。
3、最后经过优化后得到最终的逻辑语法树（Optimized LogicPlan）。

不管解析被划分为几步，在Spark 执行环境中，都要转化成RDD的调用代码，才能被spark core所执行，示意图如下：

创建视图：

createOrReplaceTempView 的作用是创建一个临时的表 , 一旦创建这个表的会话关闭 , 这个表也会立马消失 其他的SparkSession 不能共享应已经创建的临时表

createOrReplaceGlobalTempView创建一个全局的临时表 , 这个表的生命周期是 整个Spark应用程序 ,
只要Spark 应用程序不关闭 , 那么. 这个临时表依然是可以使用的 ,并且这个表对其他的SparkSession共享（要 global_temp.‘tablename’ 使用）

分组语句：

GROUP BY : 使用时不像MySQL分组，MySQL可以返回不在group by条件中的列的随机一条数据作为该列返回值，spark sql 和 hive sql 类似，不能这样随机返回，只能以聚合函数形式返回。

这篇关于SparkSQL相关的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对大家有所帮助，也希望大家多多支持为之网！