Spark SQL 系统化学习

日常工作很多自动化的任务使用的是Spark运行，这里抽时间地Spark SQL进行系统的学习。

Spark SQL 与Hive SQL的区别

Hive和Spark都是Apache的开源框架，而Hive SQL和Spark SQL是这两种框架上运行的SQL引擎。它们各自有各自的特点和优势，以下列出了它们之间的一些主要区别：

• 执行速度：Spark SQL通常比Hive SQL快，因为Spark SQL在内存中执行操作，而Hive SQL在硬盘上执行操作。
• 处理能力：Spark SQL可以处理各种数据格式（如JSON, Parquet, 数据库），同时它也支持复杂的SQL查询。而Hive SQL主要针对Hadoop上的批处理任务，优化了MapReduce的作业执行过程。
• 易用性：Spark SQL支持SQL和复杂的分析操作，因此对于需要进行复杂数据处理和分析的用户更友好。而Hive SQL更符合传统SQL用户的使用习惯，因为它的语法和传统SQL更接近。
• 内存管理：Spark SQL有更好的内存管理机制，它可以根据需要自动调整内存使用，这使得Spark SQL在处理大数据时可以更有效地利用资源。而Hive SQL则需要用户手动设置内存限制。
• 兼容性：Spark SQL可以与各种数据源进行交互，包括HDFS、HBase、Cassandra等。而Hive主要与Hadoop进行交互。

Spark SQL的ANSI兼容性

Spark SQL的设计目标之一就是尽可能地满足ANSI SQL的兼容性。尽管Spark SQL支持大部分的SQL语法，但是要注意，Spark SQL并不完全符合ANSI SQL标准。

从Spark 3.0版本开始，Apache Spark项目开始着力提高Spark SQL的ANSI SQL兼容性，引入了一个新的配置spark.sql.ansi.enabled，默认为false。当设置为true时，Spark SQL将遵循更严格的ANSI SQL规范。

例如，当开启ANSI模式后：

• Spark SQL会对不合规的SQL语句抛出异常。例如，如果在聚合操作中有非聚合的列，或者INSERT语句中的列数与值的数目不匹配，这将导致语法错误。
• 对于除法操作，如果分母为零，Spark SQL将会抛出异常，而不是返回无穷或者NaN。
• Spark SQL将不再自动进行类型强制转换。例如，在非ANSI模式下，如果你尝试将字符串列与整数列进行比较，Spark会自动将字符串列转换为整数列。但在ANSI模式下，这将导致一个类型错误。

请注意，虽然ANSI模式可以增加SQL行为的一致性，但也可能导致一些现有的查询无法运行。因此在开启此模式之前，最好先进行充分的测试。

算术运算

在Spark SQL中，默认情况下不会检查对数字类型（小数除外）执行的算术运算是否存在溢出。这意味着，如果一个操作导致溢出，结果与Java/Scala程序中的相应操作相同（例如，如果2个整数的总和高于可表示的最大值，则结果为负数）。另一方面，Spark SQL对于十进制溢出返回null。当spark.sql.ansi.enabled设置为true，并且在数值和区间算术运算中发生溢出时，它会在运行时引发算术异常。

CAST强制转换

当spark.sql.ansi.enabled设置为true时，CAST强制转换会为标准中定义的非法强制转换模式抛出运行时异常。

此外，ANSI SQL模式不允许以下类型转换，当ANSI模式关闭时允许这些类型转换：

下表给出了CAST表达式中源数据类型和目标数据类型的有效组合。“Y”表示组合在语法上是有效的，没有限制，“N”表示组合无效。

在上表中，所有具有新语法的CAST都标记为红色Y：

• CAST(Numeric AS Numeric): 如果值超出目标数据类型的范围，则引发溢出异常。
• CAST(String AS (Numeric/Date/Timestamp/Timestamp_NTZ/Interval/Boolean)): 如果无法将值解析为目标数据类型，则引发运行时异常。
• CAST(Timestamp AS Numeric): 如果自epoch以来的秒数超出目标数据类型的范围，则引发溢出异常。
• CAST(Numeric AS Timestamp): 如果数值乘以1000000（微秒/秒）超出Long类型的范围，则引发溢出异常。
• CAST(Array AS Array): 如果元素的转换中有异常，则引发异常。
• CAST(Map AS Map): 如果在键和值的转换上有任何异常，则引发异常。
• CAST(Struct AS Struct): 果在结构字段的转换上存在异常，则引发异常。
• CAST(Numeric AS String): 将十进制值强制转换为字符串时，始终使用纯字符串表示法，而不是在需要指数时使用科学表示法
• CAST(Interval AS Numeric): 如果日时间间隔的微秒数或年-月间隔的月数超出目标数据类型的范围，则引发溢出异常。
• CAST(Numeric AS Interval): 如果目标时间间隔的结束单位的数值时间超出Int类型（年-月时间间隔）或Long类型（日-时间间隔）的范围，则引发溢出异常。

存储分配策略

当spark.sql.storeAssignmentPolicy设置为ANSI（这是默认值）时，Spark SQL在进行表插入操作时会遵守ANSI存储分配规则。所谓的ANSI存储分配规则，指的是在进行插入操作时，源数据类型和目标数据类型必须是有效的组合。换句话说，只有符合某些规定的数据类型间才能进行转换和存储，这些有效的组合通常由一张表格给出。这种策略是为了保证数据的一致性和准确性，避免在插入表时进行不合理的数据类型转换，从而导致数据错误或精度丢失。

类型强制转换

当spark.sql.ansi.enabled设置为true时，Spark SQL会使用一些规则来解决数据类型之间的冲突。这些规则主要是关于当两种不同的数据类型需要相互转换时，如何进行转换。

在这种冲突解决的核心是类型优先级列表（Type Precedence List）。这个列表定义了给定的数据类型的值是否可以隐式地提升为另一种数据类型。所谓的提升，指的是一种数据类型可以无损地转换为另一种数据类型。例如，在许多情况下，一个整数可以无损地转换为一个浮点数。

这种类型强制转换和提升的主要目的是为了在执行SQL查询时，可以处理不同的数据类型，而不需要用户显式地进行类型转换。这样不仅简化了SQL查询的编写，也确保了数据的准确性和一致性。

SQL函数

在ANSI模式（即 spark.sql.ansi.enabled=true）下，一些SQL函数的行为可能与非ANSI模式下有所不同。

• size：这个函数在输入为null时返回null。
• element_at：如果使用了无效的索引，这个函数会抛出ArrayIndexOutOfBoundsException。
• elt：如果使用了无效的索引，这个函数会抛出ArrayIndexOutOfBoundsException。
• parse_url：如果输入字符串不是一个有效的URL，这个函数会抛出IllegalArgumentException。
• to_date：如果输入字符串无法解析，或者模式字符串无效，这个函数应当抛出异常。
• to_timestamp：如果输入字符串无法解析，或者模式字符串无效，这个函数应当抛出异常。
• unix_timestamp：如果输入字符串无法解析，或者模式字符串无效，这个函数应当抛出异常。
• to_unix_timestamp：如果输入字符串无法解析，或者模式字符串无效，这个函数应当抛出异常。
• make_date：如果结果日期无效，这个函数应当抛出异常。
• make_timestamp：如果结果时间戳无效，这个函数应当抛出异常。
• make_interval：如果结果间隔无效，这个函数应当抛出异常。
• next_day：如果输入不是一个有效的一周中的某一天，这个函数会抛出IllegalArgumentException。

总的来说，这些函数在ANSI模式下的行为更加严格，对于无效的输入或者无法进行正确操作的情况，会抛出异常，而不是返回可能误导的结果。这样做的目的是为了确保数据的准确性和一致性。

在ANSI模式（即 spark.sql.ansi.enabled=true）下，某些SQL操作符的行为可能与非ANSI模式下有所不同。具体来说，对于数组列的索引操作 array_col[index]，如果使用了无效的索引，那么在ANSI模式下，这个操作将会抛出ArrayIndexOutOfBoundsException异常。

在ANSI模式（即spark.sql.ansi.enabled=true）下，对于无效的操作，Spark SQL会抛出异常。但是，你可以使用以下的一些SQL函数来避免这些异常，这些函数会在出现运行时错误时返回NULL结果，而不是抛出异常：

• try_cast: 与CAST函数相同，但在出现运行时错误时返回NULL，而不是抛出异常。
• try_add: 与加法操作符+相同，但在整数溢出时返回NULL，而不是抛出异常。
• try_subtract: 与减法操作符-相同，但在整数溢出时返回NULL，而不是抛出异常。
• try_multiply: 与乘法操作符*相同，但在整数溢出时返回NULL，而不是抛出异常。
• try_divide: 与除法操作符/相同，但在除以0时返回NULL，而不是抛出异常。
• try_sum: 与sum函数相同，但在整数/小数/时间间隔值溢出时返回NULL，而不是抛出异常。
• try_avg: 与avg函数相同，但在小数/时间间隔值溢出时返回NULL，而不是抛出异常。
• try_element_at: 与element_at函数相同，但在数组索引越界时返回NULL，而不是抛出异常。
• try_to_timestamp: 与to_timestamp函数相同，但在字符串解析错误时返回NULL，而不是抛出异常。

这些函数在出现可能会抛出异常的错误时，提供了一种更加安全的操作方式，可以保证查询的连续性，而不是因为一个错误而中断整个查询。

SQL关键字（可选，默认禁用）

当spark.sql.ansi.enabled和spark.sql.ansi.enforceReservedKeywords都为true时，spark sql将使用ansi模式解析器。

使用ANSI模式解析器，Spark SQL有两种关键字：

• Non-reserved 关键字：仅在特定上下文中具有特殊含义，并可在其他上下文中用作标识符的关键字。例如，EXPLAIN SELECT。。。是一个命令，但EXPLAIN可以在其他地方用作标识符。
• Reserved 关键字：保留的关键字，不能用作表、视图、列、函数、别名等的标识符。

使用默认的解析器，Spark SQL有两种关键字：

• Non-reserved 关键字：与启用ANSI模式时的定义相同。
• Strict-non-reserved 严格非保留关键字：非保留关键字的严格版本，不能用作表别名。

默认情况下，spark.sql.ansi.enabled和spark.sql.ansi.enforceReservedKeywords均为false。

Spark SQL数据类型

支持的数据类型：

Spark SQL日期时间格式

Spark中有几种常见的日期时间使用场景：

• CSV/JSON数据源使用模式字符串来解析和格式化日期时间内容。
• 与将StringType转换为DateType或TimestampType相关的Datetime函数。例如，unix_timestamp、date_format、to_unix_timestam、from_unix_time、to_date、to_timestamp、from_utc_timestamp和to_utc_timestam等。

Spark使用下表中的模式字母进行日期和时间戳解析和格式化：

Spark SQL内置函数

在Spark SQL中，函数可以被分类为三种主要类型：标量函数（Scalar Functions）、聚合函数（Aggregate-like Functions）和生成器函数（Generator Functions）：

• 标量函数（Scalar Functions）：这种类型的函数作用于单个行上并返回单个值。例如，ABS()、UPPER()、SUBSTR()等。标量函数通常用于转换数据，比如改变数据的类型或者对数据进行数学计算。
• 聚合函数（Aggregate-like Functions）：聚合函数作用于一组行上，然后返回单个值。这些函数用于执行计算，比如求和、求平均值、计数、找最大值或最小值等。一些常见的聚合函数包括SUM()、AVG()、COUNT()、MAX()和MIN()等。
• 生成器函数（Generator Functions）：生成器函数是一种特殊的函数，它可以从每一行生成多行。这种函数通常用于处理数组或者映射类型的数据。比如，explode函数可以将数组或者映射类型的列“展开”为多行。

这三种类型的函数为Spark SQL提供了强大的数据处理能力，使得用户可以方便地进行各种复杂的数据操作。

标量函数

数组函数

Map 函数

日期与时间戳函数

事件时间的窗口操作

在Spark SQL中，时间窗口函数是处理时间序列数据的重要工具。以下是一些常见的时间窗口函数：

• session_window(time_column, gap_duration)：session_window函数创建了一种叫做”会话窗口”的窗口。这种窗口基于活动的连续性，即如果在指定的gap_duration时间段内没有新的行到来，那么当前的会话窗口就结束，新的会话窗口开始。这个函数具有两个参数：time_column指定了时间列，gap_duration定义了两个会话窗口之间的间隔。
• window(time_column, window_duration[, slide_duration[, start_time]])：window函数创建了一种固定大小的窗口，这种窗口可以滑动。这个函数需要至少两个参数，可以有最多四个参数。time_column指定了时间列，window_duration定义了窗口的长度。可选的slide_duration参数定义了窗口滑动的频率，而可选的start_time参数定义了第一个窗口开始的时间。
• window_time(window_column)：这个函数返回一个字符串，这个字符串描述了窗口的开始和结束时间。这个函数的参数window_column应该是一个类型为窗口的列，通常是通过window函数创建的。

这些时间窗口函数允许你在时间序列数据上进行各种复杂的聚合和分析操作，比如计算每分钟的平均交易量，或者找出用户的活跃时间段等。

JSON 函数

具体使用方法，详见：Spark SQL JSON数据的解析

数学函数

字符串函数

位运算函数

转换函数

条件函数

条件函数

Csv 函数

其他函数

聚合函数

聚合函数

窗口函数

生成器函数

Spark SQL自定义函数

在Spark SQL中，用户可以自定义函数来处理数据。这些函数主要有以下几种：

• Scalar User-Defined Functions (UDFs)：这种类型的函数接受一组输入值，并返回一个单一的值。例如，如果你想创建一个将文本转换为小写的函数，或者一个将数字平方的函数，这都可以使用Scalar UDF实现。
• User-Defined Aggregate Functions (UDAFs)：这种类型的函数接受一组值，并返回一个聚合后的值。例如，你可以定义一个UDAF来计算某列值的平均值，或者求某列的最大值等。UDAF的使用场景可以非常复杂，它们可以在GROUP BY操作中使用，也可以在Window操作中使用。
• Integration with Hive UDFs/UDAFs/UDTFs：Spark SQL支持与Hive的UDFs、UDAFs和UDTFs集成。你可以在Spark SQL中直接调用已经在Hive中定义的函数。这使得用户可以在Spark中利用到Hive的强大函数库。

在创建和使用自定义函数时，应该注意的是，虽然自定义函数提供了强大的功能，但是由于Spark无法对其进行内部优化，因此其性能可能会低于内置函数。因此，在可能的情况下，应优先考虑使用Spark SQL的内置函数。

更多内容：Hive UDF的开发简介

Spark SQL语法

数据定义语句

DDL Statements（数据定义语句）：这类语句用于定义或修改数据库中的对象结构。比如创建、删除或修改表、视图和索引等。常见的DDL语句包括CREATE TABLE、DROP TABLE、ALTER TABLE等。

• ALTER DATABASE：这个命令用于修改数据库的属性。例如，你可以使用ALTER DATABASE database_name SET DBPROPERTIES (property_name=property_value, …);来设置数据库的属性。
• ALTER TABLE：这个命令用于改变现有表的结构，例如添加、删除或重命名列，或者修改列的数据类型。例如，ALTER TABLE table_name ADD COLUMNS (col_name data_type, …);。
• ALTER VIEW：这个命令用于改变现有视图的定义。例如，ALTER VIEW view_name AS SELECT …;。
• CREATE DATABASE：这个命令用于创建新的数据库。例如，CREATE DATABASE database_name;。
• CREATE FUNCTION：这个命令用于创建新的用户定义函数。例如，CREATE FUNCTION function_name AS class_name USING JAR|FILE|ARCHIVE ‘file_uri’;。
• CREATE TABLE：这个命令用于创建新的表。例如，CREATE TABLE table_name (col_name data_type, …);。
• CREATE VIEW：这个命令用于创建新的视图。例如，CREATE VIEW view_name AS SELECT …;。
• DROP DATABASE：这个命令用于删除数据库。例如，DROP DATABASE IF EXISTS database_name CASCADE;。
• DROP FUNCTION：这个命令用于删除用户定义函数。例如，DROP FUNCTION IF EXISTS function_name;。
• DROP TABLE：这个命令用于删除表。例如，DROP TABLE IF EXISTS table_name;。
• DROP VIEW：这个命令用于删除视图。例如，DROP VIEW IF EXISTS view_name;。
• REPAIR TABLE：这个命令用于修复表的元数据。例如，MSCK REPAIR TABLE table_name;。
• TRUNCATE TABLE：这个命令用于删除表中的所有数据，但不删除表本身。例如，TRUNCATE TABLE table_name;。
• USE DATABASE：这个命令用于设置当前的数据库。例如，USE database_name;。

数据操作语句

在Spark SQL中，DML（数据操纵语言）语句主要用于插入数据。下面是你提到的这些语句的详细介绍：

• INSERT TABLE：这个命令用于向现有表中插入数据。你可以使用INSERT INTO或INSERT OVERWRITE选项来确定插入数据时是要追加数据还是覆盖现有数据。
  • INSERT INTO：追加方式。例如，INSERT INTO table_name SELECT …;或INSERT INTO table_name VALUES (…), (…), …;
  • INSERT OVERWRITE：覆盖方式。例如，INSERT OVERWRITE TABLE table_name SELECT …;或INSERT OVERWRITE TABLE table_name VALUES (…), (…), …;
• INSERT OVERWRITE DIRECTORY：这个命令用于将查询结果写入到HDFS目录中，并覆盖其中的现有数据。例如，INSERT OVERWRITE DIRECTORY ‘hdfs_directory’ SELECT …;。你可以选择文件的格式（例如AS TEXTFILE或AS PARQUET），并可以选择是否压缩数据。
• LOAD DATA：这个命令用于将数据从本地文件系统或HDFS加载到表中。你可以选择LOAD DATA LOCAL INPATH来从本地文件系统加载数据，也可以选择LOAD DATA INPATH来从HDFS加载数据。例如，LOAD DATA (LOCAL) INPATH ‘file_path’ [OVERWRITE] INTO TABLE table_name;。此命令默认情况下将追加数据，除非你指定了OVERWRITE关键字。

数据检索语句

在Spark SQL中，SELECT语句用于从一个或多个表中检索数据。SELECT语句可以配合各种子句使用，如WHERE、GROUP BY、ORDER BY等，以进行复杂的数据查询和处理。

以下是SELECT语句的基本语法：

SELECT column1, column2, ...
FROM table_name
WHERE condition
GROUP BY column1, column2, ...
HAVING condition
ORDER BY column1, column2, ... ASC|DESC;

• WHERE：这个子句用于过滤行，只有满足条件的行才会被选中。
• GROUP BY：这个子句用于将选中的行按照一个或多个列进行分组。
• HAVING：这个子句用于过滤分组，只有满足条件的分组才会被选中。注意，HAVING子句必须配合GROUP BY子句使用。
• ORDER BY：这个子句用于对选中的行或分组进行排序。

Spark SQL还提供了EXPLAIN语句，用于生成给定查询的逻辑和物理执行计划。例如，你可以使用以下语句来获取查询的执行计划：

EXPLAIN SELECT column1, column2, ...
FROM table_name
WHERE condition;

EXPLAIN语句可以帮助你理解Spark是如何执行你的查询的，从而有助于你优化查询性能。

SELECT 语句

以下是你提到的各种SELECT语句的功能和使用方法：

• Common Table Expression (CTE)：CTE提供了一种临时的、在单个查询中使用的视图。例如，可以使用WITH子句定义一个CTE，然后在后续的SELECT语句中引用它。
• CLUSTER BY Clause：CLUSTER BY语句先对数据进行分区，然后在每个分区内部进行排序，确保在每个分区内部具有相同的键的数据聚集在一起。
• DISTRIBUTE BY Clause：DISTRIBUTE BY用于对数据进行分区。它确保所有具有相同值的行被分到同一个分区。
• GROUP BY Clause：GROUP BY用于根据一个或多个列对结果集进行分组，通常与聚合函数（如SUM、AVG、COUNT等）一起使用。
• HAVING Clause：HAVING用于过滤GROUP BY子句生成的结果集。它的行为类似于WHERE子句，但作用在分组后的结果集上。
• Hints：提示用于向查询优化器提供关于如何优化查询的额外信息。
• Inline Table：内联表是由VALUES子句生成的表。例如，你可以使用SELECT * FROM VALUES (1, ‘one’), (2, ‘two’), (3, ‘three’) AS t (num, word);来生成一个内联表。
• File：你可以使用SELECT * FROM parquet.file.parquet“来从Parquet文件中读取数据。
• JOIN：JOIN子句用于在两个或多个表之间进行关联。Spark SQL支持内连接、左外连接、右外连接和全外连接等多种类型的连接。
• LIKE Predicate：LIKE谓词用于在WHERE子句中进行模式匹配。例如，你可以使用SELECT * FROM table WHERE column LIKE ‘pattern’;来选择匹配给定模式的行。
• LIMIT Clause：LIMIT子句用于限制返回的行数。例如，你可以使用SELECT * FROM table LIMIT 10;来只返回前10行。
• OFFSET Clause：OFFSET子句用于指定返回结果的起始位置，通常与LIMIT子句一起使用。
• ORDER BY Clause：ORDER BY子句用于对结果集进行排序。
• Set Operators：集合运算符（如UNION、INTERSECT、EXCEPT）用于组合多个SELECT语句的结果。
• SORT BY Clause：SORT BY子句用于对结果集进行排序，但与ORDER BY不同的是，SORT BY不保证全局的排序顺序。
• TABLESAMPLE：TABLESAMPLE子句用于从表中随机选择一部分行。
• Table-valued Function：表值函数返回一个表，可以在FROM子句中使用。
• WHERE Clause：WHERE子句用于过滤行，只有满足条件的行才会被选中。
• Aggregate Function：聚合函数对多个行进行操作，返回一个单一的结果。例如，SUM、AVG、COUNT等。
• Window Function：窗口函数对一组行进行操作，返回一个结果。例如，ROW_NUMBER、RANK、DENSE_RANK等。
• CASE Clause：CASE子句用于基于一系列条件进行选择。
• PIVOT Clause：PIVOT子句用于将行转化为列，生成一个透视表。
• UNPIVOT Clause：UNPIVOT子句是PIVOT的逆操作，将列转化为行。
• LATERAL VIEW Clause：LATERAL VIEW子句用于与生成的表结合，生成一个虚拟表。
• LATERAL SUBQUERY：LATERAL SUBQUERY子句用于在FROM子句中生成一个子查询。
• TRANSFORM Clause：TRANSFORM子句用于对数据进行转换，通常与脚本语言（如Python、Scala、Java等）结合使用。

Common Table Expression (CTE)

在Spark SQL中，Common Table Expression（CTE）是一个临时的结果集，它在一个SQL语句中被定义，然后在这个SQL语句的剩余部分被引用。CTE提供了一种方式来将复杂的SQL语句分解为一系列简单的步骤。

你可以使用WITH关键字来定义一个CTE。例如：

WITH cte_sales AS (
    SELECT date, sum(sales) as total_sales
    FROM sales_table
    GROUP BY date
)
SELECT date, total_sales 
FROM cte_sales
WHERE total_sales > 1000;

在上面的例子中，我们首先定义了一个名为cte_sales的CTE，这个CTE的结果是通过对sales_table表的销售数据进行汇总得到的。

然后，在WITH语句后面的主查询中，我们从cte_sales中选择了那些总销售额超过1000的日期。

使用CTE的好处是可以将复杂的查询分解为简单的、易于理解的步骤。并且，由于CTE是在执行时计算的，因此它们可以提供更好的性能，特别是对于大型数据集。

CLUSTER BY Clause

在Spark SQL中，CLUSTER BY子句会将数据按照某种方式分区和排序，确保在每个分区内部具有相同的键的数据聚集在一起。

CLUSTER BY子句等价于先使用DISTRIBUTE BY进行分区，然后对每个分区使用SORT BY进行排序。这个子句通常用于大数据处理，确保具有相同键的数据在一起，这样可以提供更高效的数据处理。

例如：

SELECT * FROM table CLUSTER BY column;

上述语句将根据”column”对表中的数据进行分区和排序。所有具有相同”column”值的行都会被分到同一个分区，并在该分区内按照”column”的值进行排序。

注意，CLUSTER BY子句只能在SELECT语句中使用。并且，由于CLUSTER BY需要对数据进行分区和排序，所以它可能会消耗大量的计算资源，因此在使用时需要谨慎。

DISTRIBUTE BY Clause

在Spark SQL中，DISTRIBUTE BY子句用于根据指定的列的值将数据分发到不同的分区。DISTRIBUTE BY子句确保所有具有相同值的行都进入同一个分区。

这在你需要进行某种类型的全局聚合（例如全局排序或计算总和）时特别有用，因为这需要所有相关的行都在同一个分区内。

例如：

SELECT * FROM table DISTRIBUTE BY column;

在这个例子中，DISTRIBUTE BY子句将根据”column”列的值将表中的数据分发到不同的分区。所有具有相同”column”值的行都会被分到同一个分区。

注意，在大数据处理中，数据分区的方式有很大的影响。通过合理地选择分区键可以有效地优化数据处理性能。当你选择一个分区键时，应该尽量选择能够使数据均匀分布的列，以避免数据倾斜。

另外，虽然DISTRIBUTE BY子句可以将数据分发到不同的分区，但它并不会对每个分区的数据进行排序。如果你需要在每个分区内对数据进行排序，可以使用CLUSTER BY子句或者在DISTRIBUTE BY之后使用SORT BY子句。

GROUP BY Clause

在Spark SQL中，GROUP BY子句用于根据一个或多个列对结果集进行分组。GROUP BY子句通常与聚合函数（如SUM、AVG、COUNT等）一起使用，对每个组进行计算。

例如：

SELECT column1, AVG(column2)
FROM table
GROUP BY column1;

在这个例子中，首先根据”column1″的值将表中的数据分组，然后对每个组计算”column2″的平均值。

GROUP BY子句还可以与HAVING子句一起使用，对分组后的结果进行过滤。例如：

SELECT column1, COUNT(*)
FROM table
GROUP BY column1
HAVING COUNT(*) > 100;

在这个例子中，首先根据”column1″的值将表中的数据分组，然后对每个组计算行数，最后只选择那些行数超过100的组。

注意，GROUP BY子句在执行时可能需要大量的内存，因为它需要在内存中存储每个组的数据。因此，如果你的数据集非常大，或者你的组非常多，GROUP BY子句可能会导致内存溢出。在这种情况下，你可能需要考虑使用更有效的数据处理策略，例如使用更大的集群，或者对数据进行预处理，以减少需要处理的组的数量。

HAVING Clause

在Spark SQL中，HAVING子句用于过滤由GROUP BY子句生成的结果集。HAVING子句的行为类似于WHERE子句，但是WHERE子句不能与聚合函数一起使用，而HAVING子句则可以。

HAVING子句常常和GROUP BY子句一起使用。例如：

SELECT column1, COUNT(*)
FROM table
GROUP BY column1
HAVING COUNT(*) > 100;

在这个例子中，GROUP BY子句根据”column1″的值将表中的数据分组，然后HAVING子句选择出那些组的行数超过100的组。

注意，HAVING子句中的条件是在聚合操作后应用的，这意味着HAVING子句可以引用所有在SELECT子句中的列和表达式，包括那些不在GROUP BY子句中的列和表达式。

需要注意的是，虽然HAVING子句可以过滤聚合结果，但它并不能替代WHERE子句。在大多数情况下，你应该尽可能地使用WHERE子句来过滤数据，因为WHERE子句在聚合操作之前执行，可以减少需要处理的数据量，从而提高查询性能。

Hints

在Spark SQL中，提示（Hints）是一种向查询优化器提供额外信息，以影响查询执行计划的方式。

使用提示可以在查询执行过程中对一些操作（如连接操作）进行优化。这通常在自动查询优化不能生成最优执行计划时使用。例如，你可能知道某个表非常大，而另一个表非常小，所以希望优化器在处理连接操作时倾向于使用特定的算法。

在Spark SQL中，可以使用/*+ … */的语法来添加提示。例如：

SELECT /*+ BROADCAST(table1) */ *
FROM table1 
JOIN table2 
ON table1.id = table2.id;

在上面的例子中，BROADCAST(table1)是一个广播提示，它告诉查询优化器在处理连接操作时应将table1广播到所有节点，而不是进行分布式的混洗操作。这对于table1非常小的情况非常有用，因为广播小表通常比混洗大表更有效。

然而，使用查询提示需要谨慎，因为不正确的提示可能会导致性能下降。只有在你了解查询和数据特性，并且确定查询优化器不能生成最优执行计划时，才应使用查询提示。

Inline Table

在Spark SQL中，”Inline Table”是一种临时的、在查询中定义的表，也被称为子查询生成的表或派生表。

这种类型的表在查询执行过程中创建并使用，查询结束时，该表就会被自动删除。这对于一次性的查询或需要在查询中创建临时视图的情况非常有用。

以下是一个使用Inline Table的例子：

SELECT customers.name, orders.order_total
FROM (
  SELECT id, SUM(total) as order_total
  FROM orders
  GROUP BY id
) AS orders
JOIN customers ON customers.id = orders.id;

在这个例子中，我们首先创建了一个名为orders的Inline Table，该表对orders表进行了分组并计算了每个id的总订单金额。然后，我们将这个Inline Table与customers表进行了连接，以获取每个客户的名字和订单总额。

注意，虽然Inline Table在一些情况下很有用，但由于它们在查询执行过程中创建并删除，因此可能会增加查询的执行时间，尤其是当Inline Table很大时。因此，如果可能，应该尽量避免在性能敏感的查询中使用Inline Table。

File

在Spark SQL中，你可以使用 SELECT * FROM parquet.file.parquet 这样的语句直接从Parquet文件中读取数据，其中 parquet.file.parquet 是你的Parquet文件的路径。

然而，要注意的是，首先你需要将Parquet文件注册为一个表（或视图）。具体的步骤可能如下：

spark.sql("CREATE OR REPLACE TEMPORARY VIEW parquet_view USING parquet OPTIONS (path '/path/to/your/parquet.file.parquet')")

然后，你就可以使用 SELECT 语句从这个视图中查询数据：

spark.sql("SELECT * FROM parquet_view").show()

上述步骤首先创建了一个临时视图 parquet_view，该视图映射到你的Parquet文件。然后，你就可以像查询普通的数据库表一样查询这个视图。

这个方法的好处是，你可以使用SQL语句来查询和处理数据，而无需编写复杂的数据处理代码。此外，由于Parquet是一种列式存储格式，所以这种方法还可以提供良好的查询性能。

JOIN

在Spark SQL中，JOIN操作用于将两个或多个表（DataFrame）基于某个或某些共享的列（键）进行合并。

以下是一些常用的JOIN类型：

• INNER: 这是最常见的类型的JOIN，也被称为内连接。只有当在两个表中的指定列上的值匹配时，才会返回行。
• CROSS: CROSS JOIN会产生两个表的笛卡尔积，即会返回所有可能的组合。如果表A有n行，表B有m行，那么结果将有n*m行。
• LEFT [OUTER]: 左连接（或左外连接）返回左表的所有行，无论在右表中是否有匹配的行。如果在右表中没有匹配的行，那么结果中右表的所有列的值将为NULL。
• [LEFT] SEMI: 左半连接只返回左表中在右表中有匹配行的那些行。与内连接不同，它不会返回右表的任何列。
• RIGHT [OUTER]: 右连接（或右外连接）返回右表的所有行，无论在左表中是否有匹配的行。如果在左表中没有匹配的行，那么结果中左表的所有列的值将为NULL。
• FULL [OUTER]: 全连接（或全外连接）返回左表和右表的所有行。如果某一行在另一张表中没有匹配的行，那么结果中另一张表的所有列的值将为NULL。
• [LEFT] ANTI: 左反连接只返回左表中在右表中没有匹配行的那些行。它不会返回右表的任何列。

注意，JOIN操作可以是计算密集型的，尤其是在处理大量数据时。必要时，应使用查询优化技术，比如分区修剪、过滤器传播和使用广播变量等，来提高处理性能。

LIKE Predicate

在Spark SQL中，LIKE谓词用于进行基于模式匹配的字符串比较。它通常用于WHERE子句中，来过滤出符合指定模式的字符串。

LIKE谓词的用法如下：

SELECT column_name
FROM table_name
WHERE column_name LIKE pattern;

这里，pattern是用于匹配的模式，可以包含以下通配符：

• %：匹配任意长度的字符串，包括空字符串。
• _：匹配任意单个字符。

例如，如果你想从名为employees的表中，找出所有名字以J开始的员工，可以使用以下查询：

SELECT name
FROM employees
WHERE name LIKE 'J%';

这将会返回所有名字以J开始的员工名字。

如果你想找出所有名字的第二个字母是a的员工，可以使用以下查询：

SELECT name
FROM employees
WHERE name LIKE '_a%';

这将会返回所有名字的第二个字母是a的员工名字。

注意，LIKE谓词是区分大小写的。如果你想进行不区分大小写的匹配，可以使用ILIKE谓词。

LIMIT Clause

在Spark SQL中，LIMIT子句用于限制查询返回的结果数量。

LIMIT子句的语法如下：

SELECT column1, column2, ...
FROM table_name
LIMIT number;

这里的number是你想要返回的最大结果数量。

例如，你可以使用以下的查询从名为employees的表中获取前10个员工的名字：

SELECT name
FROM employees
LIMIT 10;

这将返回前10个员工的名字。

值得注意的是，当使用LIMIT子句时，返回的结果并不一定是在数据库中的前number个，因为没有定义返回结果的顺序。如果你想按照某种顺序返回结果，可以使用ORDER BY子句。例如，以下的查询将返回工资最高的10个员工：

SELECT name, salary
FROM employees
ORDER BY salary DESC
LIMIT 10;

这将返回工资最高的10个员工的名字和工资。

OFFSET Clause

在Spark SQL中，OFFSET子句用于跳过开始的一些行，然后返回剩余的行。常常与LIMIT子句一起使用，以实现在结果集中进行分页。

OFFSET子句的语法如下：

SELECT column1, column2, ...
FROM table_name
LIMIT number OFFSET number_to_skip;

这里的number是你想要返回的结果数量，number_to_skip是开始的行数，你想要跳过。

例如，在员工表中，如果你想跳过前10个，然后查询接下来的10个员工，可以使用以下查询：

SELECT name
FROM employees
LIMIT 10 OFFSET 10;

这将跳过第一个到第十个员工，然后返回第十一个到第二十个员工的名字。

但是要注意的是，OFFSET在Spark SQL中并不直接支持。不过，你可以通过结合使用ROW_NUMBER()或rank()函数和子查询来实现类似的功能。

另外，对于大数据集，OFFSET可能效率低下，因为它需要扫描所有的前置行。在可能的情况下，寻找更有效的数据访问策略是推荐的。

ORDER BY Clause

在Spark SQL中，ORDER BY子句用于对查询结果进行排序。你可以根据一个或者多个列进行排序。

ORDER BY子句的语法如下：

SELECT column1, column2, ...
FROM table_name
ORDER BY column1 [ASC|DESC], column2 [ASC|DESC], ... ;

这里的ASC和DESC关键字用于指定排序是升序还是降序。默认是升序。

例如，你可以使用以下查询从名为employees的表中获取所有员工的名字，并按照薪水升序排序：

SELECT name, salary
FROM employees
ORDER BY salary;

这将返回所有员工的名字和薪水，并按照薪水升序排序。

如果你想按照薪水降序排序，可以使用以下查询：

SELECT name, salary
FROM employees
ORDER BY salary DESC;

这将返回所有员工的名字和薪水，并按照薪水降序排序。

如果你想根据多个列进行排序，可以在ORDER BY子句中指定多个列。例如，以下查询将按照部门和薪水排序：

SELECT name, department, salary
FROM employees
ORDER BY department, salary DESC;

这将返回所有员工的名字、部门和薪水，并首先按照部门升序排序，然后在每个部门内按照薪水降序排序。

Set Operators

Spark SQL支持多个集合运算符，主要用于组合SELECT查询的结果。这包括UNION和EXCEPT。在某些版本的Spark中，也支持INTERSECT。

UNION： UNION运算符用于组合两个SELECT语句的结果。它会删除重复的行。这是一个示例：

SELECT column_name(s) FROM table1
UNION
SELECT column_name(s) FROM table2;

UNION ALL：UNION ALL运算符与UNION类似，但不会删除重复的行。

SELECT column_name(s) FROM table1
UNION ALL
SELECT column_name(s) FROM table2;

EXCEPT：EXCEPT运算符返回在第一个SELECT语句中存在，但在第二个SELECT语句中不存在的记录。这是一个示例：

SELECT column_name(s) FROM table1
EXCEPT
SELECT column_name(s) FROM table2;

INTERSECT：（在某些版本的Spark中可用）INTERSECT运算符返回两个SELECT语句的结果的交集。

SELECT column_name(s) FROM table1
INTERSECT
SELECT column_name(s) FROM table2;

在使用这些运算符时，你需要确保每个SELECT语句选择的列的数量和类型都是相同的。

SORT BY Clause

在Spark SQL中，SORT BY子句用于对查询结果进行排序。与ORDER BY子句不同，SORT BY子句在Spark中按照分区进行排序。

当你在Spark中对数据进行排序时，SORT BY和ORDER BY有一些关键的区别：

ORDER BY会对所有返回的数据进行全局排序，这可能需要进行额外的shuffle操作，因此可能会比SORT BY慢。另外，ORDER BY只返回一个文件，或者每个分区返回一个文件。

SORT BY会在每个分区内进行排序，而不是全局排序。结果可能是多个分区，每个分区内部的数据是排序的，但是跨分区的数据可能并不是有序的。这通常会比ORDER BY更快，因为它不需要全局shuffle。

以下是SORT BY子句的基本语法：

SELECT column1, column2, ...
FROM table_name
SORT BY column1 [ASC | DESC], column2 [ASC | DESC], ... ;

这里的ASC和DESC关键字用于设置是升序还是降序排序。默认是升序。

例如，你可以使用以下查询从名为employees的表中取得所有员工的名字，并按照薪水在每个分区内进行升序排序：

SELECT name, salary
FROM employees
SORT BY salary;

这将返回所有员工的名字和薪水，并且在每个分区内按照薪水升序排序。但是跨分区的数据可能并不是有序的。

TABLESAMPLE

在Spark SQL中，TABLESAMPLE子句允许你从表中抽取一部分行以进行分析。这对于大型数据集非常有用，因为你可以使用样本来估计整个数据集的特性。

TABLESAMPLE可以用在FROM子句中，接在表名后面。它的语法如下：

SELECT column1, column2, ...
FROM table_name TABLESAMPLE(BUCKET num_buckets ON column_name);

其中，

• num_buckets是你想分割的桶的数量。Spark将尝试将表分割成这么多桶，并从每个桶中选择行。
• column_name是你想基于其值进行桶分割的列。通常，这应该是一个可以均匀分布数据的列。

例如，以下查询从名为employees的表中选择一部分员工，并返回他们的名字和薪水：

SELECT name, salary

FROM employees TABLESAMPLE(BUCKET 10 ON employee_id);

这将尝试将employees表按照employee_id列的值分割成10个桶，并从每个桶中选择一部分行。

请注意，TABLESAMPLE的实际行为可能会根据你所使用的Spark版本和配置而变化。在某些情况下，你可能会得到比你期望的更多或更少的行。因此，当你使用TABLESAMPLE时，最好在小数据集上进行测试，以确保它的行为符合你的期望。

Table-valued Function

在Spark SQL中，表值函数（Table-valued Functions）也是被支持的。一个表值函数在被调用时返回一个DataFrame。这个DataFrame可以像其他DataFrame那样被操作：可以对其进行选择、过滤、分组等操作，也可以将其与其他DataFrame进行连接。

Spark SQL内置了一些表值函数，例如explode，posexplode，inline等，用于处理复杂的数据类型，如数组和Map。

explode：explode函数用于将数组或者Map类型的列“展开”为多行。例如，假设你有一个包含多个值的数组列，explode函数会为数组中的每个值创建一个新的行。

SELECT explode(arr) as val FROM values array(1,2,3),array(2,3,4) T(arr)

posexplode：posexplode函数与explode函数类似，但是它还会提供一个表示位置（从0开始）的额外列。

SELECT posexplode(arr) as (pos, val) FROM values array(1,2,3),array(2,3,4) T(arr)

inline：inline函数用于将数组 of structs类型的列“展开”为多行，每个struct的字段成为一个列。

SELECT inline(arr) as (val1, val2) FROM values array(struct(1, "a"), struct(2, "b")) T(arr)

注意，表值函数可能会产生大量的行，因此在处理大型数组或者Map时要谨慎使用。

WHERE Clause

在Spark SQL中，WHERE子句用于过滤查询结果，只返回满足指定条件的行。WHERE子句可以使用各种比较运算符，如=、<>、<、>、<=、>=，还可以使用逻辑运算符，如AND、OR和NOT。

以下是WHERE子句的基本语法：

SELECT column1, column2, ...
FROM table_name
WHERE condition;

其中，condition是你想用来过滤行的条件。这个条件可以引用任何在FROM子句中提到的表的列。

例如，以下查询从名为employees的表中选择所有薪水超过50000的员工：

SELECT name, salary
FROM employees
WHERE salary > 50000;

这将返回所有薪水超过50000的员工的名字和薪水。

你还可以使用AND和OR运算符来组合多个条件。例如，以下查询选择所有薪水超过50000并且在Sales部门的员工：

SELECT name, salary
FROM employees
WHERE salary > 50000 AND department = 'Sales';

这将返回所有薪水超过50000并且在Sales部门的员工的名字和薪水。

Aggregate Function

在Spark SQL中，聚合函数用于计算一组值的某种汇总数据，例如计算总和、平均值、最大值、最小值等。聚合函数常与GROUP BY子句一起使用，以对分组的数据进行汇总计算。

以下是一些常见的Spark SQL聚合函数：

• COUNT(column)：返回指定列中非空值的数量。
• SUM(column)：返回指定列的所有值的总和。
• AVG(column)：返回指定列的所有值的平均值。
• MAX(column)：返回指定列的最大值。
• MIN(column)：返回指定列的最小值。

例如，以下查询计算employees表中所有员工的平均薪水：

SELECT AVG(salary) as avg_salary
FROM employees;

在这个查询中，AVG(salary)是一个聚合函数，它计算salary列的平均值。

你还可以使用GROUP BY子句与聚合函数一起使用，以对分组的数据进行汇总。例如，以下查询计算每个部门的平均薪水：

SELECT department, AVG(salary) as avg_salary
FROM employees
GROUP BY department;

在这个查询中，GROUP BY department子句将员工按部门分组，然后AVG(salary)聚合函数计算每个部门的平均薪水。返回的表将为每个部门有一行，并包含该部门的平均薪水。

Window Function

在Spark SQL中，窗口函数可以在数据的特定窗口或子集上执行计算。这使得你可以在每行上执行涉及相邻（在某种有意义的方式）行的复杂计算，例如，计算移动平均或累计和。

窗口函数需要定义一个窗口规范，它决定了数据的排序方式，以及每行的窗口范围。窗口规范使用OVER子句定义，可能包含PARTITION BY、ORDER BY和ROWS子句。

以下是一些常用的Spark SQL窗口函数：

• ROW_NUMBER(): 分配一个唯一的整数行号，从1开始，对于每个窗口分区。
• RANK(): 计算窗口分区中每行的排名，具有相同值的行会接收相同的排名。
• DENSE_RANK(): 与RANK()函数类似，但是与RANK()不同的是，它不会跳过排名。
• LEAD(column, offset, default): 返回指定的偏移行的列值。
• LAG(column, offset, default): 与LEAD()函数相反，返回指定偏移的上一行的列值。

这是一个Spark SQL中窗口函数的示例：

SELECT
    department,
    name,
    salary,
    RANK() OVER (PARTITION BY department ORDER BY salary DESC) as rank
FROM employees

在这个查询中，RANK() OVER (PARTITION BY department ORDER BY salary DESC)是窗口函数。PARTITION BY department将员工按部门分组，ORDER BY salary DESC将每个部门的员工按薪水降序排序，然后RANK()函数为每个部门的员工分配排名。返回的表将为每个员工有一行，并包含该员工的部门、姓名、薪水和在其部门中的薪水排名。

CASE Clause

在Spark SQL中，CASE子句用于在查询中添加条件逻辑。它的工作方式与编程语言中的if-else语句类似。CASE子句可以有两种形式：简单的CASE子句和搜索的CASE子句。

简单的CASE子句：这种形式的CASE子句允许我们根据列或表达式的值来改变结果。

语法：

CASE column
    WHEN value1 THEN result1
    WHEN value2 THEN result2
    ...
    ELSE default_result
END

例子：

SELECT name, salary,
    CASE department
        WHEN 'Sales' THEN 'Sales Dept'
        WHEN 'Engineering' THEN 'Engg Dept'
        ELSE 'Other Dept'
    END as dept_name
FROM employees;

搜索的CASE子句：这种形式的CASE子句允许我们根据多个列或表达式的复合条件来改变结果。

语法：

CASE
    WHEN condition1 THEN result1
    WHEN condition2 THEN result2
    ...
    ELSE default_result
END

例子：

SELECT name, salary,
    CASE 
        WHEN salary > 100000 THEN 'High Salary'
        WHEN salary <= 100000 AND salary > 50000 THEN 'Medium Salary'
        ELSE 'Low Salary'
    END as salary_level
FROM employees;

在这两种形式的CASE子句中，每个WHEN后面都跟着一个条件（对于简单的CASE子句，这是一个值；对于搜索的CASE子句，这是一个布尔表达式）。如果该条件为真，那么它后面的THEN子句中的结果就会被返回。如果所有的WHEN子句中的条件都不为真，那么ELSE子句中的结果将被返回。如果没有ELSE子句，并且所有的WHEN子句中的条件都不为真，那么CASE表达式将返回NULL。

PIVOT Clause

Spark SQL的PIVOT子句可用于将行数据转为列数据，常用于生成报告和分析，使输出数据更易于理解。基本上，它是从原始数据中创建透视报告的方法。

例如，假设我们有一个销售数据表，包含product（产品）、region（地区）和sales（销售额）三列，我们可以使用PIVOT子句创建一个包含每种产品在每个地区的销售额的报告。

这是使用PIVOT子句的基本语法：

SELECT ...
FROM ...
PIVOT (aggregate_function(column_to_aggregate)
       FOR column_to_pivot
       IN (list_of_values))

• aggregate_function(column_to_aggregate)是一个聚合函数，应用于你想在报告中计算的列。
• column_to_pivot是你想要转为列的列。
• list_of_values是column_to_pivot列中的值，你想要成为新列的值。

这是一个使用PIVOT子句的示例：

SELECT * FROM (
  SELECT product, region, sales
  FROM sales_data)
PIVOT (
  SUM(sales)
  FOR product
  IN ('Product A', 'Product B', 'Product C')
)

这个查询将返回一个包含region列和一个列每种产品的表，其中每行表示一个地区，每个产品列包含该地区的总销售额。

注意，目前Spark SQL的PIVOT子句不支持IN子句中使用子查询，所以你必须显式地列出你想要转为列的所有值。

UNPIVOT Clause

UNPIVOT语法用于将列转换为行。这是UNPIVOT的基本语法：

SELECT ... FROM table
UNPIVOT (value FOR key IN (column1 AS key1, column2 AS key2, ...))

其中，

• value：是新生成的值的列名。
• key：是新生成的键的列名。
• column1, column2, …：是要进行unpivot操作的原始列。
• key1, key2, …：是原始列在结果表中对应的键值。

LATERAL VIEW Clause

LATERAL VIEW子句在Spark SQL中用于与复杂数据类型一起使用，如数组和映射，以便可以从一个列产生多行（将一个列拆分为多行）。LATERAL VIEW子句通常与一种表生成函数（如explode）一起使用。

下面是使用LATERAL VIEW子句的基本语法：

SELECT ...
FROM table
LATERAL VIEW function(column) alias AS column_alias

• function(column)是一个表生成函数，它对column进行操作并创建新的行。
• alias是LATERAL VIEW子句的别名，可以在查询的其余部分中引用它。
• column_alias是新生成的列的别名。

这是一个LATERAL VIEW子句的示例：

SELECT name, word
FROM documents
LATERAL VIEW explode(split(text, ' ')) exploded_text AS word

在此查询中，documents表有两列：name和text。text列包含由空格分隔的单词。split(text, ‘ ‘)将text列拆分为一个单词数组，然后explode函数将每个单词变为新的行。LATERAL VIEW子句的结果是一个包含原始的name列和一个新的word列的表，其中每个单词有一行。如果原始的text列包含n个单词，那么原始的一行将变为n行。

注意：LATERAL VIEW子句可以在单个查询中使用多次，以处理多个复杂类型的列。

LATERAL SUBQUERY

LATERAL子查询可以在FROM子句中引用其左侧的其他项，包括JOIN子句的左侧部分。这是一个基本的语法：

... LATERAL (subquery) [AS] alias [(col_name[, col_name ...])]

以下是在Spark SQL中使用LATERAL子查询的示例：

SELECT * FROM s LATERAL (SELECT key, s.value * 2 FROM s WHERE key > 1) AS t(key, value)

在这个示例中，子查询(SELECT key, s.value * 2 FROM s WHERE key > 1)从FROM子句的左侧表“s”中选择行。

TRANSFORM Clause

在Spark SQL中，TRANSFORM子句用于对输入行应用用户定义的函数。这个函数以一种编程语言（如Python或Scala）写成，并可以处理复杂的数据转换。

以下是TRANSFORM子句的基本语法：

SELECT TRANSFORM (column_list)
  USING 'script'
  [AS (column_list)]
FROM table

其中，

• column_list是输入到用户定义函数的列。
• ‘script’是用户定义函数的脚本，可以是任何可以读取标准输入，写入标准输出，并接收命令行参数的程序。
• AS (column_list)是用户定义函数的输出列的列表。如果省略，Spark会将输出列命名为key和value。

这是使用TRANSFORM子句的一个例子：

SELECT TRANSFORM (id, text)
  USING 'python script.py'
  AS (id, words)
FROM documents

在此查询中，documents表有两列：id和text。TRANSFORM子句将每一行的id和text作为输入传递给Python脚本script.py。脚本的输出是一个id和一个words列，其中words是text列中单词的数量。

请注意，Spark会在每个分区上单独运行脚本，这意味着脚本应该是无状态的，并且不能依赖于在不同分区之间共享的任何信息。由于需要在每个分区上启动和管理外部进程，TRANSFORM子句可能会比其他Spark操作更消耗资源。

EXPLAIN

在Spark SQL中，EXPLAIN命令用于展示一个SQL语句的执行计划，包括它如何被转换为物理操作。通过查看这个执行计別，开发者可以理解Spark是如何执行特定查询的，这对于调试性能问题和优化查询非常有帮助。

EXPLAIN命令的基本用法如下：

EXPLAIN [EXTENDED | CODEGEN | COST | FORMATTED] SELECT …

• EXTENDED: 展示逻辑执行计划和物理执行计划。
• CODEGEN: 展示将查询计划转换为执行代码的过程。
• COST: 展示成本模型估计的查询计划。
• FORMATTED: 以易于理解的格式化形式展示关键阶段的详细执行计划。

如果没有指定任何选项，EXPLAIN仅展示物理执行计划。

假设我们有一个简单的查询：

EXPLAIN SELECT * FROM myTable WHERE id > 100

这将显示该查询的物理执行计划，帮助我们理解Spark是如何处理这个SELECT语句的。

如果我们想要更详细的信息，可以使用EXTENDED选项：

EXPLAIN EXTENDED SELECT * FROM myTable WHERE id > 100

这将展示逻辑执行计划和物理执行计划的更多细节，包括解析后的查询、分析后的逻辑计划以及优化后的逻辑计划和最终的物理计划。

注意

• 在解读EXPLAIN输出时，应注意到Spark SQL的执行计划优化是动态的，依赖于数据的大小、分布和查询本身，因此对于相同的查询，不同的环境或数据集可能导致不同的执行计划。
• 对于复杂的查询，执行计划可能会变得非常详细，解读需要一定的经验和对Spark内部工作机制的了解。

辅助声明

• ADD FILE: 将文件添加到Spark环境中。文件将被复制到所有执行器上。可以使用get(“file”)来获取其绝对路径。
• ADD JAR: 将JAR文件添加到Spark环境中。JAR文件中的类对于后续的命令和查询将是可用的。
• ANALYZE TABLE: 用于计算表或表的一部分的统计信息，主要用于优化查询。可以分析列的统计信息，也可以分析表的行计数。
• CACHE TABLE: 将表的结果缓存到内存中，以加快后续查询的访问速度。
• CLEAR CACHE: 清除所有缓存表。
• DESCRIBE DATABASE: 描述数据库的元数据，如其位置，评论等。
• DESCRIBE FUNCTION: 描述函数的功能和用法。
• DESCRIBE QUERY: 描述查询的逻辑计划。
• DESCRIBE TABLE: 描述表的模式。
• LIST FILE: 列出由ADD FILE命令添加的文件。
• LIST JAR: 列出由ADD JAR命令添加的JAR文件。
• REFRESH: 使缓存的表和视图的元数据和数据无效。
• REFRESH TABLE: 使缓存的表的元数据和数据无效。
• REFRESH FUNCTION: 使缓存的函数的元数据无效。
• RESET: 重置所有Spark和SQLConf到默认状态。
• SET: 设置配置参数的值，或者获取当前的配置参数。
• SHOW COLUMNS: 显示表中的列。
• SHOW CREATE TABLE: 显示创建表的命令。
• SHOW DATABASES: 显示数据库列表。
• SHOW FUNCTIONS: 显示函数列表。
• SHOW PARTITIONS: 显示表的分区。
• SHOW TABLE EXTENDED: 显示数据库中的表，包括视图。
• SHOW TABLES: 显示数据库中的表。
• SHOW TBLPROPERTIES: 显示表的属性。
• SHOW VIEWS: 显示数据库中的视图。
• UNCACHE TABLE: 否决之前的CACHE TABLE命令，从内存中移除表的缓存。

参考链接：SQL Reference – Spark 3.5.1 Documentation (apache.org)