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

一.Spark SQL的发展 1.spark SQL和shark SparkSQL的前身是Shark,给熟悉RDBMS但又不理解MapReduce的技术人员提供快速上手的工具,Hive应运而生,它是当时唯一运行在Hadoop上的SQL-on-Hadoop工具.但是MapReduce计算过程中大量的中间磁盘落地过程消耗了大量的I/O,降低的运行效率,为了提高SQL-on-Hadoop的效率,大量的SQL-on-Hadoop工具开始产生,其中表现较为突出的是: 1.MapR的Drill 2.Clou

Spark SQL原理解析前言: Spark SQL源码剖析(一)SQL解析框架Catalyst流程概述 这一次要开始真正介绍Spark解析SQL的流程,首先是从Sql Parse阶段开始,简单点说,这个阶段就是使用Antlr4,将一条Sql语句解析成语法树. 可能有童鞋没接触过antlr4这个内容,推荐看看<antlr4权威指南>前四章,看完起码知道antlr4能干嘛.我这里就不多介绍了. 这篇首先先介绍调用spark.sql()时候的流程,再看看antlr4在这个其中的主要功能,最后再将探

Spark SQL原理解析前言: Spark SQL源码剖析(一)SQL解析框架Catalyst流程概述 Spark SQL源码解析(二)Antlr4解析Sql并生成树 Analysis阶段概述 首先,这里需要引入一个新概念,前面介绍SQL parse阶段,会使用antlr4,将一条SQL语句解析成语法树,然后使用antlr4的访问者模式遍历生成语法树,也就是Logical Plan.但其实,SQL parse这一阶段生成的Logical Plan是被称为Unresolved Logical P

Spark SQL原理解析前言: Spark SQL源码剖析(一)SQL解析框架Catalyst流程概述 Spark SQL源码解析(二)Antlr4解析Sql并生成树 Spark SQL源码解析(三)Analysis阶段分析 前面已经介绍了SQL parse,将一条SQL语句使用antlr4解析成语法树并使用访问者模式生成Unresolved LogicalPlan,然后是Analysis阶段将Unresolved LogicalPlan转换成Resolved LogicalPlan.这一篇我

Spark SQL原理解析前言: Spark SQL源码剖析(一)SQL解析框架Catalyst流程概述 Spark SQL源码解析(二)Antlr4解析Sql并生成树 Spark SQL源码解析(三)Analysis阶段分析 Spark SQL源码解析(四)Optimization和Physical Planning阶段解析 SparkPlan准备阶段介绍 前面经过千辛万苦,终于生成可实际执行的SparkPlan(即PhysicalPlan).但在真正执行前,还需要做一些准备工作,包括在必要的

周末的任务是更新Learning Spark系列第三篇,以为自己写不完了,但为了改正拖延症,还是得完成给自己定的任务啊 = =.这三章主要讲Spark的运行过程(本地+集群),性能调优以及Spark SQL相关的知识,如果对Spark不熟的同学可以先看看之前总结的两篇文章: [原]Learning Spark (Python版) 学习笔记(一)----RDD 基本概念与命令 [原]Learning Spark (Python版) 学习笔记(二)----键值对.数据读取与保存.共享特性 #####

Spark SQL是为了让开发人员摆脱自己编写RDD等原生Spark代码而产生的,开发人员只需要写一句SQL语句或者调用API,就能生成(翻译成)对应的SparkJob代码并去执行,开发变得更简洁 注意:本文全部基于SparkSQL1.6 参考:http://spark.apache.org/docs/1.6.0/ 一. API Spark SQL的API方案:3种 SQL the DataFrames API the Datasets API. 但会使用同一个执行引擎 the same exe

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:

一.工作原理剖析 1.图解 二.性能优化 1.设置Shuffle过程中的并行度:spark.sql.shuffle.partitions(SQLContext.setConf()) 2.在Hive数据仓库建设过程中,合理设置数据类型,比如能设置为INT的,就不要设置为BIGINT.减少数据类型导致的不必要的内存开销. 3.编写SQL时,尽量给出明确的列名,比如select name from students.不要写select *的方式. 4.并行处理查询结果:对于Spark SQL查询的结果

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

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

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

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

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

val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc) // 在这里引入 sqlContext 下所有的方法就可以直接用 sql 方法进行查询 import sqlContext._ case class Person(name: String, age: Int) // 下面的 people 是含有 case 类型数据的 RDD,会默认由 Scala 的 implicit 机制将 RDD 转换为 SchemaRDD, SchemaRDD

/** Spark SQL源代码分析系列*/ 前几篇文章介绍了Spark SQL的Catalyst的核心运行流程.SqlParser,和Analyzer 以及核心类库TreeNode,本文将具体解说Spark SQL的Optimizer的优化思想以及Optimizer在Catalyst里的表现方式,并加上自己的实践.对Optimizer有一个直观的认识. Optimizer的主要职责是将Analyzer给Resolved的Logical Plan依据不同的优化策略Batch.来对语法树进行优化.

目录 概述 原理 组成 执行流程 性能 API 应用程序模板 通用读写方法 RDD转为DataFrame Parquet文件数据源 JSON文件数据源 Hive数据源 数据库JDBC数据源 DataFrame Operation 性能调优 缓存数据 参数调优 案例 数据准备 查询部门职工数 查询各部门职工工资总数,并排序 查询各部门职工考勤信息 概述 Spark SQL是Spark的结构化数据处理模块. Spark SQL特点 数据兼容:可从Hive表.外部数据库(JDBC).RDD.Parqu

Spark SQL 1 Why Apache Spark 2 关于Apache Spark 3 如何安装Apache Spark 4 Apache Spark的工作原理 5 spark弹性分布式数据集 6 RDD持久性 7 spark共享变量 8 Spark SQL 9 Spark Streaming 原文链接:http://blogxinxiucan.sh1.newtouch.com/2017/07/23/Spark-SQL/ Spark SQL提供了一种方便的方法,使用Spark Engin