Spark SQL inferSchema实现原理探微（Python）

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Spark SQL inferSchema实现原理探微（Python）

使用Spark SQL的基础是“注册”(Register)若干表,表的一个重要组成部分就是模式,Spark SQL提供两种选项供用户选择: (1)applySchema applySchema的方式需要用户编码显示指定模式,优点:数据类型明确,缺点:多表时有一定的代码工作量. (2)inferSchema inferSchema的方式无需用户编码显示指定模式,而是系统自动推断模式,代码比较简洁,但既然是推断,就可能出现推断错误(即与用户期望的数据类型不匹配的情况),所以我…

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使用Spark SQL的基础是“注册”(Register)若干表,表的一个重要组成部分就是模式,Spark SQL提供两种选项供用户选择: (1)applySchema applySchema的方式需要用户编码显示指定模式,优点:数据类型明确,缺点:多表时有一定的代码工作量. (2)inferSchema inferSchema的方式无需用户编码显示指定模式,而是系统自动推断模式,代码比较简洁,但既然是推断,就可能出现推断错误(即与用户期望的数据类型不匹配的情况),所以我…

第7章 Spark SQL 的运行原理（了解）

第7章 Spark SQL 的运行原理(了解) 7.1 Spark SQL运行架构 Spark SQL对SQL语句的处理和关系型数据库类似,即词法/语法解析.绑定.优化.执行.Spark SQL会先将SQL语句解析成一棵树,然后使用规则(Rule)对Tree进行绑定.优化等处理过程.Spark SQL由Core.Catalyst.Hive.Hive-ThriftServer四部分构成: Core: 负责处理数据的输入和输出,如获取数据,查询结果输出成DataFrame等 Catalyst: 负责…

7. Spark SQL的运行原理

7.1 Spark SQL运行架构 Spark SQL对SQL语句的处理和关系型数据库类似,即词法/语法解析.绑定.优化.执行.Spark SQL会先将SQL语句解析成一棵树,然后使用规则(Rule)对Tree进行绑定.优化等处理过程.Spark SQL由Core.Catalyst.Hive.Hive-ThriftServer四部分构成: Core:负责处理数据的输入和输出,如获取数据,查询结果输出成DataFrame等 Catalyst:负责处理整个查询过程,包括解析.绑定.优化等 Hive:…

【原创】大叔经验分享（15）spark sql limit实现原理

之前讨论过hive中limit的实现,详见 https://www.cnblogs.com/barneywill/p/10109217.html下面看spark sql中limit的实现,首先看执行计划: spark-sql> explain select * from test1 limit 10;== Physical Plan ==CollectLimit 10+- HiveTableScan [id#35], MetastoreRelation temp, test1Time taken…

Spark SQL / Catalyst 内部原理与 RBO

原创文章,转载请务必将下面这段话置于文章开头处. 本文转发自技术世界,原文链接 http://www.jasongj.com/spark/rbo/ 本文所述内容均基于 2018年9月10日 Spark 最新 Release 2.3.1 版本.后续将持续更新 Spark SQL 架构 Spark SQL 的整体架构如下图所示从上图可见,无论是直接使用 SQL 语句还是使用 DataFrame,都会经过如下步骤转换成 DAG 对 RDD 的操作 Parser 解析 SQL,生成 Unresolve…

Spark学习之路（八）—— Spark SQL 之 DataFrame和Dataset

一.Spark SQL简介 Spark SQL是Spark中的一个子模块,主要用于操作结构化数据.它具有以下特点: 能够将SQL查询与Spark程序无缝混合,允许您使用SQL或DataFrame API对结构化数据进行查询: 支持多种开发语言: 支持多达上百种的外部数据源,包括Hive,Avro,Parquet,ORC,JSON和JDBC等: 支持HiveQL语法以及Hive SerDes和UDF,允许你访问现有的Hive仓库: 支持标准的JDBC和ODBC连接: 支持优化器,列式存储和代码生成…