spark SQL初步认识 spark SQL是spark的一个模块,主要用于进行结构化数据的处理.它提供的最核心的编程抽象就是DataFrame. DataFrame:它可以根据很多源进行构建,包括:结构化的数据文件,hive中的表,外部的关系型数据库,以及RDD 创建DataFrame 数据文件students.json {"id":1, "name":"leo", "age":18} {"id":2,…

很多人一个误区,Spark SQL重点不是在SQL啊,而是在结构化数据处理! Spark SQL结构化数据处理 概要: 01 Spark SQL概述 02 Spark SQL基本原理 03 Spark SQL编程 04 分布式SQL引擎 05 用户自定义函数 06 性能调优   Spark SQL概述 Spark SQL是什么? Spark SQL is a Spark module for structured data processing 特别注意:.3.0 及后续版本中,SchemaRD…

Spark SQL 与传统 DBMS 的查询优化器 + 执行器的架构较为类似,只不过其执行器是在分布式环境中实现,并采用的 Spark 作为执行引擎. Spark SQL 的查询优化是Catalyst,其基于 Scala 语言开发,可以灵活利用 Scala 原生的语言特性很方便进行功能扩展,奠定了 Spark SQL 的发展空间. Catalyst 将 SQL 语言翻译成最终的执行计划,并在这个过程中进行查询优化.这里和传统不太一样的地方就在于, SQL 经过查询优化器最终转换为可执行的查询计划…

Spark SQL基本原理 1.Spark SQL模块划分 2.Spark SQL架构--catalyst设计图 3.Spark SQL运行架构 4.Hive兼容性 1.Spark SQL模块划分 Spark SQL模块划分为Core.caralyst.hive和hive- ThriftServer四大模块. Spark SQL依然是读取数据进去,然后你可以执行sql操作,然后你还可以执行其他的结构化操作,不光仅仅是只能sql操作哈!这一点,很多人都没理解到位. 也有数据的输入和输出的工作. 比…

Spark SQL提供在大数据上的SQL查询功能,类似于Shark在整个生态系统的角色,它们可以统称为SQL on Spark. 之前,Shark的查询编译和优化器依赖于Hive,使得Shark不得不维护一套Hive分支,而Spark SQL使用Catalyst做查询解析和优化器,并在底层使用Spark作为执行引擎实现SQL的Operator. 用户可以在Spark上直接书写SQL,相当于为Spark扩充了一套SQL算子,这无疑更加丰富了Spark的算子和功能,同时Spark SQL不断兼容不同…

查询优化是传统数据库中最为重要的一环,这项技术在传统数据库中已经很成熟.除了查询优化, Spark SQL 在存储上也进行了优化,从以下几点查看 Spark SQL 的一些优化策略. (1)内存列式存储与内存缓存表       Spark SQL 可以通过 cacheTable 将数据存储转换为列式存储,同时将数据加载到内存进行缓存. cacheTable 相当于在分布式集群的内存物化视图,将数据进行缓存,这样迭代的或者交互式的查询不用再从 HDFS 读数据,直接从内存读取数据大大减少了 I/O…

前言 第1章   为什么Spark SQL? 第2章  Spark SQL运行架构 第3章 Spark SQL组件之解析 第4章 深入了解Spark SQL运行计划 第5章  测试环境之搭建 第6章 Spark SQL之基础应用 第7章 ThriftServer和CLI 第8章 Spark SQL之综合应用 第9章 Spark SQL之调优 第10章 总结 Spark SQL中的两个重要概念Tree和Rule.然后介绍一下Spark SQL的两个分支sqlContext和hiveContext…

前言 第1章   为什么Spark SQL? 第2章  Spark SQL运行架构 第3章 Spark SQL组件之解析 第4章 深入了解Spark SQL运行计划 第5章  测试环境之搭建 第6章 Spark SQL之基础应用 第7章 ThriftServer和CLI 第8章 Spark SQL之综合应用 第9章 Spark SQL之调优 第10章 总结 Spark SQL中的两个重要概念Tree和Rule.然后介绍一下Spark SQL的两个分支sqlContext和hiveContext…

SELECT sum(v) FROM (    SELECT score.id, 100+80+score.math_score+ score.english_score AS v    FROM people JOIN score     WHERE people.id = score.id    AND people.age > 10) tmp 谓词下推(Predicate Pushdown)[join前对待join的表通过列值条件进行行过滤,减少之后join时表行数]系统在扫描数据的时候就…

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…

http://blog.csdn.net/oopsoom/article/details/42061077 一.Spark SQL External DataSource简介 随着Spark1.2的发布,Spark SQL开始正式支持外部数据源.Spark SQL开放了一系列接入外部数据源的接口,来让开发者可以实现. 这使得Spark SQL支持了更多的类型数据源,如json, parquet, avro, csv格式.只要我们愿意,我们可以开发出任意的外部数据源来连接到Spark SQL.之前…

文章标题 What’s new for Spark SQL in Apache Spark 1.3 作者介绍 Michael Armbrust 文章正文 The Apache Spark 1.3 release represents a major milestone for Spark SQL.  In addition to several major features, we are very excited to announce that the project has officia…

上周Spark1.2刚发布,周末在家没事,把这个特性给了解一下,顺便分析下源码,看一看这个特性是如何设计及实现的. /** Spark SQL源码分析系列文章*/ (Ps: External DataSource使用篇地址:Spark SQL之External DataSource外部数据源(一)示例 http://blog.csdn.net/oopsoom/article/details/42061077) 一.Sources包核心 Spark SQL在Spark1.2中提供了External…

上周Spark1.2刚公布,周末在家没事,把这个特性给了解一下,顺便分析下源代码,看一看这个特性是怎样设计及实现的. /** Spark SQL源代码分析系列文章*/ (Ps: External DataSource使用篇地址:Spark SQL之External DataSource外部数据源(一)演示样例 http://blog.csdn.net/oopsoom/article/details/42061077) 一.Sources包核心 Spark SQL在Spark1.2中提供了Exte…

Spark SQL, DataFrames and Datasets Guide Overview SQL Datasets and DataFrames 开始入门 起始点: SparkSession 创建 DataFrames 无类型的Dataset操作 (aka DataFrame 操作) Running SQL Queries Programmatically 全局临时视图 创建Datasets RDD的互操作性 使用反射推断Schema 以编程的方式指定Schema Aggregatio…

1.Spark SQL概述 1)Spark SQL是Spark核心功能的一部分,是在2014年4月份Spark1.0版本时发布的. 2)Spark SQL可以直接运行SQL或者HiveQL语句 3)BI工具通过JDBC连接SparkSQL查询数据 4)Spark SQL支持Python.Scala.Java和R语言 5)Spark SQL不仅仅是SQL 6)Spark SQL远远比SQL要强大 7)Spark SQL处理数据架构 8)Spark SQL简介 Spark SQL is a Spar…

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…

本文目录 一.Apache Spark 二.Spark SQL发展历程 三.Spark SQL底层执行原理 四.Catalyst 的两大优化 一.Apache Spark Apache Spark是用于大规模数据处理的统一分析引擎,基于内存计算,提高了在大数据环境下数据处理的实时性,同时保证了高容错性和高可伸缩性,允许用户将Spark部署在大量硬件之上,形成集群. Spark源码从1.x的40w行发展到现在的超过100w行,有1400多位大牛贡献了代码.整个Spark框架源码是一个巨大的工程.…

原文地址:Spark SQL 之 Join 实现 Spark SQL 之 Join 实现 涂小刚 2017-07-19 217标签: spark , 数据库 Join作为SQL中一个重要语法特性,几乎所有稍微复杂一点的数据分析场景都离不开Join,如今Spark SQL(Dataset/DataFrame)已经成为Spark应用程序开发的主流,作为开发者,我们有必要了解Join在Spark中是如何组织运行的. SparkSQL总体流程介绍 在阐述Join实现之前,我们首先简单介绍SparkSQL…

[From] https://blog.csdn.net/u010990043/article/details/82842995 最近整理了一下spark SQL内置配.加粗配置项是对sparkSQL 调优性能影响比较大的项,小伙伴们按需酌情配置.后续会挑出一些通用调优配置,共大家参考.有不正确的地方,欢迎大家在留言区留言讨论. 配置项 默认值 概述 spark.sql.optimizer.maxIterations 100 sql优化器最大迭代次数 spark.sql.optimizer.in…

简单地说,Shark 的下一代技术 是Spark SQL. 由于 Shark 底层依赖于 Hive,这个架构的优势是对传统 Hive 用户可以将 Shark 无缝集成进现有系统运行查询负载. 但是也看到一些问题:一方面,随着版本升级,查询优化器依赖于 Hive,不方便添加新的优化策略,需要进行另一套系统的学习和二次开发,学习成本很高. 另一方面, MapReduce是进程级并行,例如: Hive 在不同的进程空间会使用一些静态变量,当在同一进程空间进行多线程并行执行,多线程同时写同名称的静态变量…

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是Apache Spark最广泛使用的一个组件,它提供了非常友好的接口来分布式处理结构化数据,在很多应用领域都有成功的生产实践,但是在超大规模集群和数据集上,Spark SQL仍然遇到不少易用性和可扩展性的挑战.为了应对这些挑战,英特尔大数据技术团队和百度大数据基础架构部工程师在Spark 社区版本的基础上,改进并实现了自适应执行引擎.本文首先讨论Spark SQL在大规模数据集上遇到的挑战,然后介绍自适应执行的背景和基本架构,以及自适应执行如何应对Spark SQL这些问题,…

本文讲解Spark的结构化数据处理,主要包括:Spark SQL.DataFrame.Dataset以及Spark SQL服务等相关内容.本文主要讲解Spark 1.6.x的结构化数据处理相关东东,但因Spark发展迅速(本文的写作时值Spark 1.6.2发布之际,并且Spark 2.0的预览版本也已发布许久),因此请随时关注Spark SQL官方文档以了解最新信息. 文中使用Scala对Spark SQL进行讲解,并且代码大多都能在spark-shell中运行,关于这点请知晓. 概述 相比于…

Spark SQL允许相关的查询如SQL,HiveQL或Scala运行在spark上.其核心组件是一个新的RDD:SchemaRDD,SchemaRDDs由行对象组成,并包含一个描述此行对象的每一列的数据类型的schema.SchemaRDD和传统关系型数据库的表类似.SchemaRDD可以通过已有的RDD.Parquet(列式存储格式)类型文件.JSON数据集,或通过运行HiveQL获取存储在Apache Hive中的数据.社区文档介绍:https://spark.apache.org/doc…

1 背  景 Spark SQL / Catalyst 和 CBO 的优化,从查询本身与目标数据的特点的角度尽可能保证了最终生成的执行计划的高效性.但是 执行计划一旦生成,便不可更改,即使执行过程中发现后续执行计划可以进一步优化,也只能按原计划执行: CBO 基于统计信息生成最优执行计划,需要提前生成统计信息,成本较大,且不适合数据更新频繁的场景: CBO 基于基础表的统计信息与操作对数据的影响推测中间结果的信息,只是估算,不够精确. 本文介绍的 Adaptive Execution 将可以根据…

前一篇文章是Spark SQL的入门篇Spark SQL初探,介绍了一些基础知识和API,可是离我们的日常使用还似乎差了一步之遥. 终结Shark的利用有2个: 1.和Spark程序的集成有诸多限制 2.Hive的优化器不是为Spark而设计的,计算模型的不同,使得Hive的优化器来优化Spark程序遇到了瓶颈. 这里看一下Spark SQL 的基础架构: Spark1.1公布后会支持Spark SQL CLI . Spark SQL的CLI会要求被连接到一个Hive Thrift Server…

一.从shark到Spark SQL Hive能够把SQL程序转换成map-reduce程序   可以把Hadoop中的Hive看作是一个接口,主要起到了转换的功能,并没有实际存储数据. Shark即Hive on Spark,为了实现与Hive兼容,Shark在HiveQL方面重用了Hive中HiveQL的解析.逻辑执行计划翻译.执行计划优化等逻辑,可以近似认为仅将物理执行计划从MapReduce作业替换成了Spark作业,通过Hive的HiveQL解析,把HiveQL翻译成Spark上的RD…

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 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…