sparksql怎么去掉na
1、用beeline的方式。可以执行成功有beeline的方式，即hive原生hivesql能按条件删除；而使用spark-sql，或spark-beeline等方式执行会报错。
2、RDD 操作 可在需要 Shuffle 的操作算子上直接设置并行度或者使用 spark.default.parallelism 设置。如果是 Spark SQL，还可通过 SET spark.sql.shuffle.partitions=[num_tasks] 设置并行度。默认参数由不同的 Cluster Manager 控制。
3、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。
4、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。
5、它会把空字符串自动转成 NULL 值。在其他大多数数据库里，NULL 值和字符串的处理方式是不一样的：空字符（）串虽然表示“没有值”，但这个值是已知的。NULL 表示 “未知值”，这个值是未知的。
6、Spark x版本以后，在Spark SQL和DataFrame中引入了开窗函数，比如最经典的就是我们的row_number()，可以让我们实现分组取topn的逻辑。
sparksql出现的原因
即红色标出的地方，这样导致左表子查询查不出数据来。
太多跑不了，就是你那个运行内存太小了，而且这个数据量比较大，所以在使用的过程当中有可能是比较卡一下带不动。
Map Join Spark SQL默认对join是支持使用broadcast机制将小表广播到各个节点上，以进行join的。但是问题是，这会给Driver和Worker带来很大的内存开销。因为广播的数据要一直保留在Driver内存中。
一般情况下，Spark SQL在进行WhereIn子查询时，如果使用默认情况下的配置参数，则可能会由于网络抖动或数据倾斜等问题导致查询出错。解决该问题的方法有两种：采用批量处理的方式。
Spark为结构化数据处理引入了一个称为Spark SQL的编程模块。简而言之，sparkSQL是Spark的前身，是在Hadoop发展过程中，为了给熟悉RDBMS但又不理解MapReduce的技术人员提供快速上手的工具。
怎样用sparksql查询多表
1、首先在使用的电脑上，添加想要查询数据库的服务和监听，通过Oracle客户端管理工具中的Net Manager来完成。创建两个数据库的连接---DBLink，可以通过指令完成，也可以通过图形界面完成。
2、asp？board=4&mode=3&recordid=74FAB11E10DC 到目前为止(access XP)，直接通过 jet sql 来查询表名可以，但无法得到表的信息包括表的字段信息（字段名、类型、长度、是否允许为空，等等）、主外键约束等。
3、sparksql怎样取分组后的topn Spark SQL 开窗函数 Spark x版本以后，在Spark SQL和DataFrame中引入了开窗函数，比如最经典的就是我们的row_number()，可以让我们实现分组取topn的逻辑。
4、机执行SparkSQL的代码，在这个程序中，我已经创建好sqlContext了，以后的部分就是SparkSQL教程了。这是我更新完3版之后新 改的程序，不出意外X的版本都是这样用的。PS：补充一下这个是Python API，不是Scala的。
5、Hive目前做不到这点，每一次查询都需要生成MapReduce，扫描元数据。你可以使用SparkSQL与Hive整合，将之前查询过的内容Cache起来，下次再查的时候响应速度非常快。
6、通常，地理空间数据以点、线、面、体的形式表示。通过对地理空间数据的查询，可以获得被查询对象的面积、长度、空间关系等。
SparkSQL同步Hbase数据到Hive表
很多早期用户还会在数据仓库分析数据之前，采用Hadoop集群和NoSQL数据库存储数据。这些应用使用起来都很简单，就像用Hadoop分布式文件系统(HDFS)存储数据一样，也可以通过Hive，HBase，Cassandra和其他NoSQL技术建立更复杂的关联。
如果是 Spark SQL，还可通过 SET spark.sql.shuffle.partitions=[num_tasks] 设置并行度。默认参数由不同的 Cluster Manager 控制。
Hive On Spark做了一些优化：Map Join Spark SQL默认对join是支持使用broadcast机制将小表广播到各个节点上，以进行join的。但是问题是，这会给Driver和Worker带来很大的内存开销。因为广播的数据要一直保留在Driver内存中。
除了一个基本的 SQLContext，你也能够创建一个 HiveContext，它支持基本 SQLContext 所支持功能的一个超集。它的额外的功能包括用更完整的 HiveQL 分析器写查询去访问 HiveUDFs 的能力、 从 Hive 表读取数据的能力。
Iceberg官网定义：Iceberg是一个通用的表格式(数据组织格式)，提供高性能的读写和元数据管理功能。 Iceberg 的 ACID 能力可以简化整个流水线的设计，传统 Hive/Spark 在修正数据时需要将数据读取出来，修改后再写入，有极大的修正成本。
Spark on Hive是以Spark角度看Hive是数据源，在Spark中配置Hive，并获取Hive中的元数据，然后用SparkSQL操作hive表的数据并直接翻译成SparkRDD任务。Hive只是作为一个Spark的数据源。
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