前言 Catalyst是Spark SQL核心优化器,早期主要基于规则的优化器RBO,后期又引入基于代价进行优化的CBO.但是在这些版本中,Spark SQL执行计划一旦确定就不会改变.由于缺乏或者不准确的数据统计信息(如行数.不同值的数量.NULL值.最大/最小值等)和对成本的错误估算导致生成的初始计划不理想,从而导致执行效率相对低下. 那么就引来一个思考:我们如何能够在运行时获取更多的执行信息,然后根据这些信息来动态调整并选择一个更优的执行计划呢? Spark SQL自适应执行优化引擎(Ad…

1.总体执行流程 使用下列代码对SparkSQL流程进行分析.让大家明确LogicalPlan的几种状态,理解SparkSQL总体执行流程 // sc is an existing SparkContext. val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc) // this is used to implicitly convert an RDD to a DataFrame. import sqlContext.implicits…

java.util.TimerTask类的执行周期period变量的声明如下: /** * Period in milliseconds for repeating tasks. A positive value indicates * fixed-rate execution. A negative value indicates fixed-delay execution. * A value of 0 indicates a non-repeating task. */ long peri…

前言 一个SQL从词法解析.语法解析.逻辑执行计划.物理执行计划最终转换为可以执行的RDD,中间经历了很多的步骤和流程.其中词法分析和语法分析均有ANTLR4完成,可以进一步学习ANTLR4的相关知识做进一步了解. 本篇文章主要对一个简单的SQL生成的逻辑执行计划物理执行计划的做一个简单地说明. 示例代码 case class Person(name: String, age: Long) private def runBasicDataFrameExample2(spark: SparkSes…

//以管理员身份运行procedure RunAsAdmin(hWnd: HWND; aFile: string; aParameters: string);varsei: TShellExecuteInfoA;beginFillChar(sei, SizeOf(sei), 0);sei.cbSize := SizeOf(sei);sei.Wnd := hWnd;sei.fMask := SEE_MASK_FLAG_DDEWAIT or SEE_MASK_FLAG_NO_UI;sei.lpVer…

Caching Data in Memory 其他调优参数…

一.简介 Spark SQL 提供了以下三大功能. (1) Spark SQL 可以从各种结构化数据源(例如 JSON.Hive.Parquet 等)中读取数据. (2) Spark SQL 不仅支持在 Spark 程序内使用 SQL 语句进行数据查询,也支持从类似商业智能软件 Tableau 这样的外部工具中通过标准数据库连接器(JDBC/ODBC)连接 SparkSQL 进行查询. (3) 当在 Spark 程序内使用 Spark SQL 时,Spark SQL 支持 SQL 与常规的 Py…

第1章 Spark SQL 概述1.1 什么是 Spark SQL1.2 RDD vs DataFrames vs DataSet1.2.1 RDD1.2.2 DataFrame1.2.3 DataSet1.2.4 三者的共性1.2.5 三者的区别第2章 执行 Spark SQL 查询2.1 命令行查询流程2.2 IDEA 创建 Spark SQL 程序第3章 Spark SQL 解析3.1 新的起始点 SparkSession3.2 创建 DataFrames3.3 DataFrame 常用操…

详见:http://blog.yemou.net/article/query/info/tytfjhfascvhzxcyt223 常量是程序运行时恒定不变的量,许多程序设计语言都有某种方法,向编译器告知一块数据时恒定不变的,例如C++中的const和Java中的final. 根据编译器的不同行为,常量又分为编译时常量和运行时常量,其实编译时常量肯定就是运行时常量,只是编译时常量在编译的时候就被计算执行计算,并带入到程序中一切可能用到它的计算式中. 以Java为例,static final int…

Spark sql 对SQL语句的处理,先将SQL语句进行解析(parse)形成一个tree,然后使用Rule对Tree进行绑定,优化等处理过程,通过模式匹配对不同类型的节点采用不同操作.查询优化器是Catalyst,它负责处理查询语句的解析,绑定,优化和生成物理计划等过程,Catalyst是Spark SQL最核心的部分,其性能优劣将决定整体的性能. spark SQL由Core,Catalyst,hive和hive-thriftserver 4个部分组成: core 负责数据的输入输出,从不…