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EMR Spark Runtime Filter性能优化

背景 Join是一个非常耗费资源耗费时间的操作,特别是数据量很大的情况下。一般流程上会涉及底层表的扫描/shuffle/Join等过程, 如果我们能够尽可能的在靠近源头上减少参与计算的数据,一方面可以提高查询性能,另一方面也可以减少资源的消耗(网络/IO/CPU等),在同样的资源的情况下可以支撑更多的查询。 目前在SparkSQL中有Filter下推优化,包括两个维度: 生成Filter SparkSQL会从用户的SQL语句中获取到Filter 直接显示获取select * from A where a=1生成Filter(a=1) on A 隐式推断select * from A, B where A.a = B.b and A.a=1推断出Filter(b=1) on B Filter优化 利用生成的Filter算子可以优化,比如: 将Filt

使用Spark Streaming SQL基于时间窗口进行数据统计

1.背景介绍 流式计算一个很常见的场景是基于事件时间进行处理,常用于检测、监控、根据时间进行统计等系统中。比如埋点日志中每条日志记录了埋点处操作的时间,或者业务系统中记录了用户操作时间,用于统计各种操作处理的频率等,或者根据规则匹配,进行异常行为检测或监控系统告警。这样的时间数据都会包含在事件数据中,需要提取时间字段并根据一定的时间范围进行统计或者规则匹配等。使用Spark Streaming SQL可以很方便的对事件数据中的时间字段进行处理,同时Spark Streaming SQL提供的时间窗口函数可以将事件时间按照一定的时间区间对数据进行统计操作。本文通过讲解一个统计用户在过去5秒钟内点击网页次数的案例,介绍如何使用Spark Streaming SQL对事件时间进行操作。 2.时间窗语法说明 Spark Streaming SQ

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Oracle Database,又名Oracle RDBMS,或简称Oracle。是甲骨文公司的一款关系数据库管理系统。它是在数据库领域一直处于领先地位的产品。可以说Oracle数据库系统是目前世界上流行的关系数据库管理系统,系统可移植性好、使用方便、功能强,适用于各类大、中、小、微机环境。它是一种高效率、可靠性好的、适应高吞吐量的数据库方案。

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