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

首先说一下,这里解决的问题应用场景: sparksql处理Hive表数据时,判断加载的是否是分区表,以及分区表的字段有哪些?再进一步限制查询分区表必须指定分区? 这里涉及到两种情况:select SQL查询和加载Hive表路径的方式.这里仅就"加载Hive表路径的方式"解析分区表字段,在处理时出现的一些问题及解决作出详细说明. 如果大家有类似的需求,笔者建议通过解析Spark SQL logical plan和下面说的这种方式解决方案结合,封装成一个通用的工具. 问题现象 sparks

3.1 新的起始点SparkSession 在老的版本中,SparkSQL提供两种SQL查询起始点,一个叫SQLContext,用于Spark自己提供的SQL查询,一个叫HiveContext,用于连接Hive的查询,SparkSession是Spark最新的SQL查询起始点,实质上是SQLCotext和HiveContext的组合,所以在SQLContext和HiveContext上可用的API在SparkSession上同样是可以使用的.SparkSession内部封装了sparkConte

Spark SQL模块,主要就是处理跟SQL解析相关的一些内容,说得更通俗点就是怎么把一个SQL语句解析成Dataframe或者说RDD的任务.以Spark 2.4.3为例,Spark SQL这个大模块分为三个子模块,如下图所示 其中Catalyst可以说是Spark内部专门用来解析SQL的一个框架,在Hive中类似的框架是Calcite(将SQL解析成MapReduce任务).Catalyst将SQL解析任务分成好几个阶段,这个在对应的论文中讲述得比较清楚,本系列很多内容也会参考论文,有兴趣阅

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

1.概述 最近,有同学留言关于SQL解析器方面的问题,今天笔者就为大家分享一下SQL解析器方便的一些内容. 2.内容 2.1 SQL解析器是什么? SQL解析与优化是属于编辑器方面的知识,与C语言这类编程语言的解析上是类似的.SQL解析主要包含:词法分析.语义语法分析.优化和执行代码生成.例如,我们非常熟悉的MySQL的一个SQL解析部分流程,如下图所以: 这里给大家介绍一下关于MySQL Lex和Bison生成的相关含义和具体负责的内容. 1.词法分析 SQL解析由词法分析和语法.语义分析两个

​作者:vivo 互联网搜索团队- Deng Jie 一.背景 随着技术的不断的发展,在大数据领域出现了越来越多的技术框架.而为了降低大数据的学习成本和难度,越来越多的大数据技术和应用开始支持SQL进行数据查询.SQL作为一个学习成本很低的语言,支持SQL进行数据查询可以降低用户使用大数据的门槛,让更多的用户能够使用大数据. 本篇文章主要介绍如何实现一个SQL解析器来应用的业务当中,同时结合具体的案例来介绍SQL解析器的实践过程. 二.为什么需要SQL解析器? 在设计项目系统架构时,我们通常会做

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

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

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

在生产中,无论是通过SQL语句或者Scala/Java等代码的方式使用Spark SQL处理数据,在Spark SQL写数据时,往往会遇到生成的小文件过多的问题,而管理这些大量的小文件,是一件非常头疼的事情. 大量的小文件会影响Hadoop集群管理或者Spark在处理数据时的稳定性: 1. Spark SQL写Hive或者直接写入HDFS,过多的小文件会对NameNode内存管理等产生巨大的压力,会影响整个集群的稳定运行 2. 容易导致task数过多,如果超过参数spark.driver.max

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

如何能更好的运用与监控sparkSQL?或许我们改更深层次的了解它深层次的原理是什么.之前总结的已经写了传统数据库与Spark的sql解析之间的差别.那么我们下来直切主题~ 如今的Spark已经支持多种多样的数据源的查询与加载,兼容了Hive,可用JDBC的方式或者ODBC来连接Spark SQL.下图为官网给出的架构.那么sparkSql呢可以重用Hive本身提供的元数据仓库(MetaStore).HiveQL.以及用户自定义函数(UDF)及序列化和反序列化的工具(SerDes). 下来我们来

好久没更新博客了,之前学了一些R语言和机器学习的内容,做了一些笔记,之后也会放到博客上面来给大家共享.一个月前就打算更新Spark Sql的内容了,因为一些别的事情耽误了,今天就简单写点,Spark1.2马上就要出来了,不知道变动会不会很大,据说添加了很多的新功能呢,期待中... 首先声明一下这个版本的代码是1.1的,之前讲的都是1.0的. Spark支持两种模式,一种是在spark里面直接写sql,可以通过sql来查询对象,类似.net的LINQ一样,另外一种支持hive的HQL.不管是哪种方

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

已经Spark Submit 2013哪里有介绍Spark SQL.就在很多人都介绍Catalyst查询优化框架.经过一年的发展后,.今年Spark Submit 2014在.Databricks放弃Shark 发育.和开关Spark SQL.是Shark继承了Hive太多,优化出现了瓶颈.如图: 今天把Spark最新的代码签了下来.測试了一下: 1.编译SparkSQL -bash-3.2$ git config --global http.sslVerify false -bash-3.2$

概述 Spark SQL是用于结构化数据处理的Spark模块.它提供了一个称为DataFrames的编程抽象,也可以作为分布式SQL查询引擎. Spark SQL也可用于从现有的Hive安装中读取数据.有关如何配置此功能的更多信息,请参阅Hive Tables部分. DataFrames DataFrame是组织成命名列的数据的分布式集合.它在概念上等同于关系数据库中的表或R / Python中的数据框架,但是在更加优化的范围内.DataFrames可以从各种来源构建,例如:结构化数据文件,Hi