sparkSQL1.1入门之十:总结
回想一下,在前面几章中,就sparkSQL1.1.0基本概念、执行架构、基本操作和有用工具做了基本介绍。
- SchemaRDD
- Rule
- Tree
- LogicPlan
- Parser
- Analyzer
- Optimizer
- SparkPlan
- 执行架构:
- sqlContext执行架构
- hiveContext执行架构
- 基本操作
- 原生RDD的操作
- parquet文件的操作
- json文件的操作
- hive数据的操作
- 和其它spark组件混合使用
- 有用工具
- hive/console的操作
- CLI的配置和操作
- ThriftServer的配置和操作
从Spark1.1.0開始。sparkSQL逐渐開始像是一个产品了。而不像spark1.0.0。感觉像是一个測试品。当然。因为sparkSQL项目的启动时间比較晚,到如今为止还不到一年,在非常多方面还存在着不足:
- SQL-92语法的支持度。sparkSQL使用了一个简单的SQL语法解析器,对于一些复杂的语法没办法解析,比方三个表进行join的时候。不能一次性join,而要通过两两join后再join一次;
- cost model 。尽管sparkSQL的catalyst在最初设计的时候就考虑到了cost model。但在如今的版本号还没有引入。我们相信,未来引入cost model之后。sparkSQL的性能将得到进一步地提升;
- 并发性能,从impala得到的信息,sparkSQL的并发性能和impala相比。还是有不少的差距。这将是sparkSQL的一个发展方向。
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