“作业类型”选择“SparkSql”并参考表1配置SparkSql作业信息。 图1 添加SparkSql作业 表1 作业配置信息 参数 描述 示例 作业名称 作业名称，只能由字母、数字、中划线和下划线组成，并且长度为1～64个字符。 sparksql SQL类型 SQL查询语句提交类型。

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spark.stop(); } 上面是简单示例，其它SparkSQL特性请参见如下链接：http://archive.apache.org/dist/spark/docs/3.3.1/sql-programming-guide.html#running-sql-qu

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spark.stop() } } 上面是简单示例，其它sparkSQL特性请参见如下链接：http://archive.apache.org/dist/spark/docs/3.3.1/sql-programming-guide.html#running-sql-que

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spark.stop() } } 上面是简单示例，其它sparkSQL特性请参见如下链接：http://archive.apache.org/dist/spark/docs/3.3.1/sql-programming-guide.html#running-sql-que

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from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql import SQLContext def contains(str1, substr1): if substr1 in str1: return

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throws Exception { SparkSession spark = SparkSession .builder() .appName("CollectFemaleInfo") .config("spark.some.config.option"

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spark.stop(); } 上面是简单示例，其它sparkSQL特性请参见如下链接：http://archive.apache.org/dist/spark/docs/3.3.1/sql-programming-guide.html#running-sql-qu

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from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql import SQLContext def contains(str1, substr1): if substr1 in str1: return

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表的SELECT权限；而在spark-sql模式下，查询视图需要视图的SELECT权限和表的SELECT权限。 删除、修改视图时，必须要有视图的owner权限。 SparkSQL权限模型 用户使用SparkSQL服务进行SQL操作，必须对SparkSQL数据库和表（含外表和视图）

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Spark SQL性能调优 Spark SQL join优化 优化数据倾斜场景下的Spark SQL性能 优化小文件场景下的Spark SQL性能 Spark INSERT SELECT语句调优 配置多并发客户端连接JD BCS erver 配置SparkSQL的分块个数 Spark动态分区插入场景内存优化

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1/install/ FusionInsight -Spark2x-3.1.1/keytab/spark2x/SparkResource/spark2x.keytab --master yarn spark-submit 用于提交Spark应用到Spark集群中运行，返回运行结果。需要指定class、master、jar包以及入参。

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throws Exception { SparkSession spark = SparkSession .builder() .appName("CollectFemaleInfo") .config("spark.some.config.option"

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spark.stop() } } 上面是简单示例，其它sparkSQL特性请参见如下链接：http://archive.apache.org/dist/spark/docs/3.3.1/sql-programming-guide.html#running-sql-que

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from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql import SQLContext def contains(str1, substr1): if substr1 in str1: return

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spark.stop() } } 上面是简单示例，其它sparkSQL特性请参见如下链接：http://archive.apache.org/dist/spark/docs/3.3.1/sql-programming-guide.html#running-sql-que

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from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql import SQLContext def contains(str1, substr1): if substr1 in str1: return

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1/install/FusionInsight-Spark2x-3.1.1/keytab/spark2x/SparkResource/spark2x.keytab --master yarn spark-submit 用于提交Spark应用到Spark集群中运行，返回运行结果。需要指定class、master、jar包以及入参。

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bs://dlfexample”，用于存放Spark作业的JAR包。 已开通 数据湖探索 服务 DLI ，并创建Spark集群“spark_cluster”，为Spark作业提供运行所需的物理资源。 获取Spark作业代码 本示例使用的Spark作业代码来自maven库（下载地址：https://repo

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3000 3000 3 spark-sql 启动一个Spark应用，执行Spark SQL。可以指定local(--master local)或是集群模式(--master yarn)。 启动示例： spark-sql --master yarn SQL示例： SELECT key

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SparkSQL建表参数规范 规则 建表必须指定primaryKey和preCombineField。 Hudi表提供了数据更新的能力和幂等写入的能力，该能力要求数据记录必须设置主键用来识别重复数据和更新操作。不指定主键会导致表丢失数据更新能力，不指定preCombineField会导致主键重复。

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从零开始使用Spark SQL Spark提供类似SQL的Spark SQL语言操作结构化数据，本章节提供从零开始使用Spark SQL，创建一个名称为src_data的表，然后在src_data表中每行写入一条数据，最后将数据存储在“mrs_20160907”集群中。再使用SQ

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