在关于spark任务并行度的设置中,有两个参数我们会经常遇到,spark.sql.shuffle.partitions 和 spark.default.parallelism, 那么这两个参数到底有什么区别的? 首先,让我们来看下它们的定义 Property Name Default Meaning spark.sql.shuffle.partitions 200 Configures the number of partitions to use when shuffling data for…

From the answer here, spark.sql.shuffle.partitions configures the number of partitions that are used when shuffling data for joins or aggregations. spark.default.parallelism is the default number of partitions in RDDs returned by transformations like…

简要介绍了SparkSQL与Hive on Spark的区别与联系 一.关于Spark 简介 在Hadoop的整个生态系统中,Spark和MapReduce在同一个层级,即主要解决分布式计算框架的问题. 架构 Spark的架构如下图所示,主要包含四大组件:Driver.Master.Worker和Executor. Spark特点 Spark可以部署在YARN上 Spark原生支持对HDFS文件系统的访问 使用Scala语言编写 部署模型 单机模型:主要用来开发测试.特点:Driver.Mast…

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…

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…

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…