SQL标准不统一：SQL on Hadoop计算引擎百花齐放，但缺少统一的SQL标准，不同引擎的语法方言各不相同。用户需要学习并掌握各个引擎的语法特性，使用门槛陡增 3....在跨源查询中，如果算子的物理属性与数据源相关，则该算子将在指定数据源中计算。...，则继续BSP引擎选择，可选引擎包括：Spark、Hive等 4.NATIVE引擎选择：对于单一数据源查询，NATIVE引擎的优先级高于BSP引擎。...例如，查询单源ClickHouse表，直接基于ClickHouse JDBC的查询效率远高于Spark查询 06 跨源联邦计算 SuperSQL的核心思想是“联邦计算”，将SQL中涉及到不同数据源的子计算部分...SQL：在执行阶段，确认所有临时视图注册成功后，基于Spark执行最终改写后的跨源SQL 方式二：动态Catalog Presto 是一款支持多数据源查询的MPP计算引擎，计算时可基于Catalog加载
这里不过多展开，我们只需要知道由 TreeNode 组成的一颗树可以表示一条 SQL：如过滤条件会被解析为 Filter 算子节点。...在分布式计算引擎 Spark 中，下推的含义如出一辙，但需要注意在 Spark 中其实有两步下推优化：逻辑计划优化阶段：会尽量将算子推向靠近数据源的方向，但不会推向数据源物理计划生成阶段：将算子推到数据源...下推接口在 Spark 中，提供了 DataSource API 接口用于拓展数据源，其中包含了下推接口用于指定需要下推到数据源的算子。...其实就是在 Spark 逻辑计划中摘除相应算子，然后在执行物理计划时应用到数据源中。其问题在于 DataSource API 的框架使得下推能力被大大限制。...在该下推策略中，我们基于模式匹配，识别出能够进行下推的 Spark 算子，分别执行各种下推逻辑。
创建 DataFrames Scala Java Python R 在一个 SparkSession中, 应用程序可以从一个 已经存在的 RDD, 从hive表, 或者从 Spark数据源中创建一个...Generic Load/Save Functions （通用 加载/保存 功能） 在最简单的形式中, 默认数据源（parquet, 除非另有配置 spark.sql.sources.default ...Hive 表 Spark SQL 还支持读取和写入存储在 Apache Hive 中的数据。 但是，由于 Hive 具有大量依赖关系，因此这些依赖关系不包含在默认 Spark 分发中。...这是因为结果作为 DataFrame 返回，并且可以轻松地在 Spark SQL 中处理或与其他数据源连接。...Skew data flag: Spark SQL 不遵循 Hive 中 skew 数据的标记.
逻辑计划阶段被定义为LogicalPlan类，主要有三个阶段： 由SparkSqlParser中的AstBuilder将语法树的各个节点转换为对应LogicalPlan节点，组成未解析的逻辑算子树，不包含数据信息与列信息...Analyzer主要作用就是将这两种对象or表达式解析为有类型的对象 Catalog体系分析 Catalog通常理解为一个容器或数据库命名空间中的一个层次，在Spark中主要用于各种函数资源和元数据的统一管理...）： Batch Substitution 节点替换操作 CTESubstitution 对应With语句，主要用于SQL子查询模块化，将多个LogicalPlan合并成一个 WindowsSubstitution...Union节点 Batch Subquery => OptimizeSubqueries 当SQL语句包含子查询时，在逻辑算子树上遇到SubqueryExpression表达式会进一步递归调用Optimizer...BatchCheckCartesianProducts => CheckCartesianProducts 监测算子树中是否有笛卡尔积，如果没有用crossJoin显式使用，则抛出异常（除非’spark.sql.crossJoin.enable
输出结果与 A 相同，且统计信息不变 若 A.min < B < A.max，则被选中的数据占比为 (B.value - A.min) / (A.max - A.min)，A.min 不变，A.max...A < value B的估算方法为 若 B < A.min，则无数据被选中，输出结果为空 若 B > A.max，则全部数据被选中，输出结果与 A 相同，且统计信息不变 若 A.min < B < A.max...更适合本例 [Spark SQL build side with CBO] 优化 Join 类型 在 Spark SQL 中，Join 可分为 Shuffle based Join 和 BroadcastJoin...在不开启 CBO 中，Spark SQL 通过 spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold 判断是否启用 BroadcastJoin。...在下图示例中，Table 1 大小为 1 TB，Table 2 大小为 20 GB，因此在对二者进行 join 时，由于二者都远大于自动 BroatcastJoin 的阈值，因此 Spark SQL 在未开启
输出结果与 A 相同，且统计信息不变 若 A.min < B < A.max，则被选中的数据占比为 (B.value - A.min) / (A.max - A.min)，A.min 不变，A.max...启用 Historgram 后，Filter Column A < value B的估算方法为 若 B < A.min，则无数据被选中，输出结果为空 若 B > A.max，则全部数据被选中，输出结果与...优化 Join 类型 在 Spark SQL 中，Join 可分为 Shuffle based Join 和 BroadcastJoin。...在不开启 CBO 中，Spark SQL 通过 spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold 判断是否启用 BroadcastJoin。...在下图示例中，Table 1 大小为 1 TB，Table 2 大小为 20 GB，因此在对二者进行 join 时，由于二者都远大于自动 BroatcastJoin 的阈值，因此 Spark SQL 在未开启
一，概述 为了实现Spark SQL，基于Scala中的函数编程结构设计了一个新的可扩展优化器Catalyst。Catalyst可扩展的设计有两个目的。...Catalyst将测试给定规则适用的树的哪些部分，自动跳过不匹配的子树。这种能力意味着规则只需要对给定优化适用的树进行推理，而不是那些不匹配的树。结果就是，新的操作类型加入到系统时规则无需修改。...如果我们不知道它的类型或者没有将它与输入表（或者别名）匹配，那么这个属性称为未解析。Spark SQL使用Catalyst规则和Catalog对象来跟踪所有数据源中的表以解析这些属性。...2),将命名的属性（如“col”）映射到给定操作符的子节点的输入中。...Quasiquotes也适用于我们在原生Java对象上运行的目标：当访问这些对象的字段时，我们可以对所需字段进行代码生成直接访问，而不必将对象复制到Spark SQL Row中，并使用Row 存取方法。
实现的原理基本上就是通过自定义的 Payload class 来实现相同 key 不同源数据的合并逻辑，写端会在批次内做多源的合并并写入 log，读端在读时合并时也会调用相同的逻辑来处理跨批次的情况。...• 在多流拼接中，因为 LogFile 中存在不同数据流写入的数据，即每条数据的列可能不相同，所以在更新的时候需要判断相同 Key 的两个 Record 是否来自同一个流，是则做更新，不是则做拼接。...批流探索-广告归因 广告归因是指在用户在广告行为链路中，使用科学的匹配模型两两匹配各环节的行为数据点，可用于判断用户从何渠道下载应用（或打开小程序），通过匹配用户广告行为，分析是何原因促使用户产生转化...如下图所示，渠道方可以获取用户的点击数据，业务可以获取新增用户的数据，在点击归因链路中，就是将业务新增用户匹配到用户在某渠道上近N天的最后一次广告点击，在正常的业务过程中，先有用户点击广告数据，后有业务新增用户数据...Super SQL底层计算引擎是Spark3，该任务通过US系统每10分钟调度一次。
由于分区列的数量（此处为 2 – 月和日）与分区路径中由 / 分隔的组件数量（在本例中为 3 – 月、年和日）不匹配，因此会导致歧义。 在这种情况下，不可能恢复每个分区列对应的分区值。...在旧版本的 hudi 中，您不能将多个流式摄取编写器摄取到同一个 hudi 表中（一个具有并发 Spark 数据源编写器的流式摄取编写器与锁提供程序一起工作；但是，不支持两个 Spark 流式摄取编写器...瞬间将被回滚（如预期的那样）。 因此，保持 ckp 消息原样实际上可以保持正确性。 版本亮点 Metaserver 在 0.13.0 中，我们引入了元数据集中管理服务 Metaserver。...HoodieRecordMerger 是未来在 Hudi 中实现任何合并语义的核心和真实来源。 在这种能力下，它取代了以前用于实现自定义合并语义的 HoodieRecordPayload 层次结构。...通过 Spark SQL Config 提供 Hudi Config 用户现在可以通过 Spark SQL conf 提供 Hudi 配置，例如，设置 spark.sql("set hoodie.sql.bulk.insert.enable
1.近实时摄取 将数据从外部源如事件日志、数据库提取到Hadoop数据湖中是一个很常见的问题。...对于像Cassandra / Voldemort / HBase这样的NoSQL数据库，即使规模集群不大也可以存储数十亿行数据，此时进行批量加载则完全不可行，需要采用更有效的方法使得摄取速度与较频繁的更新数据量相匹配...另一方面，Hadoop上的交互式SQL解决方案（如Presto和SparkSQL），能在几秒钟内完成的查询。...此外，Hudi没有外部依赖项（例如专用于实时分析的专用HBase群集），因此可以在不增加运营成本的情况下，对更实时的数据进行更快的分析。 3....为了实现这一目标，Hudi从流处理框架如Spark Streaming、发布/订阅系统如Kafka或数据库复制技术如Oracle XStream中引入了类似概念。
同时缩短SQL执行的时间（如小SQL使用Presto），和增强SQL执行的可靠性（如海量大SQL使用Spark）。...没有引入计算提效优化之前，SuperSQL默认的跨源计算引擎是Livy（Spark3），而单源SQL则是TDW Hive（THive）中的Spark 2.x。...这里技术挑战主要在于TDW与Presto UDF语法或语义上的不匹配性、TDW部分表列名为SuperSQL保留字等。...2.提效判定：通过对某个SQL对应的最优物理计划树进行一系列的RBO匹配与检测，以及对执行计划树中的Scan或Join节点进行CBO大小估算， 这类SQL会自动回退Livy + Spark3（跨源）或者...THive会先用其Spark 2.x引擎重新执行该SQL，如果再次失败则转用MR。
SQL的解析器可以通过配置spark.sql.dialect参数进行配置。在SQLContext中只能使用Spark SQL提供的”sql“解析器。...当前Spark SQL版本（Spark 1.5.2）不支持嵌套的JavaBeans和复杂数据类型（如：List、Array）。...数据源格式需要指定全名（例如：org.apache.spark.sql.parquet），如果数据源格式为内置格式，则只需要指定简称（json,parquet,jdbc）。...现在Parquet数据源能自动检测这种情况，并合并这些文件的schemas。 因为Schema合并是一个高消耗的操作，在大多数情况下并不需要，所以Spark SQL从1.5.0开始默认关闭了该功能。...数据倾斜标记：当前Spark SQL不遵循Hive中的数据倾斜标记 jion中STREAMTABLE提示：当前Spark SQL不遵循STREAMTABLE提示 查询结果为多个小文件时合并小文件：如果查询结果包含多个小文件
如上所述，在 Spark 2.0 中，DataFrames 是元素为 Row 的 Dataset 在 Scala 和 Java API 中。...在一个分区的表中，数据往往存储在不同的目录，分区列被编码存储在各个分区目录。Parquet 数据源当前支持自动发现和推断分区信息。...自 Spark 1.6.0 起，分区发现只会发现指定路径下的分区。在上面的例子中，如果用户传入路径 path/to/table/gender=male，则 gender 将不会成为一个分区列。...Parquet 数据源现在可以自动检测这种情况并合并这些文件。 由于模式合并是消耗比较高的操作，而且在大多数情况下都不是必要的，自 1.5.0 开始默认关闭该功能。...在使用时，需要将对应数据库的 JDBC driver 包含到 spark classpath 中。
目标和能力 为公司内部提供 Hive 、 Spark - SQL 等 OLAP 查询引擎服务支持。...一些其它优化 执行计划调优 执行计划的自动调优： Spark Adaptive Execution （ Intel®Software）,简称SparkAE，总体思想是将sparksql生成的1个job中的所有...是否已匹配"的映射表；在和右表join结束之后，把所有没有匹配到的key，用null进行join填充。...2、join过程中，匹配到的key置为1，没有匹配到的项不变（如key3） ? 3、join结束后，没有匹配到的项，生成一个补充结果集R2 ? ?...Spark生成文件合并 通过最后增加一个repartitionstage合并spark生成文件。
重大变化 Spark SQL INSERT INTO 行为 在 0.14.0 版本之前，Spark SQL 中通过 INSERT INTO 摄取的数据遵循 upsert 流程，其中多个版本的记录将合并为一个版本...此策略确定当正在摄取的传入记录已存在于存储中时采取的操作。此配置的可用值如下： • none：不采取任何特定操作，如果传入记录包含重复项，则允许 Hudi 表中存在重复项。...MOR 表Compaction 对于 Spark 批写入器（Spark Datasource和 Spark SQL），默认情况下会自动为 MOR（读取时合并）表启用压缩，除非用户显式覆盖此行为。...Spark 读取端改进 MOR Bootstrap 表的快照读取支持 在 0.14.0 中，为引导表添加了 MOR 快照读取支持。默认行为已通过多种方式进行了更改，以匹配非引导 MOR 表的行为。...HoodieStreamer 基于 SQL 文件的源 HoodieStreamer 中添加了一个新源 - SqlFileBasedSource，旨在促进一次性回填场景。
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、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...3.2.1 三者的共性 都是分布式弹性数据集，为处理超大型数据提供便利； 都是Lasy的，在进行创建、转换，如map方法时，不会立即执行，只有在遇到Action如foreach时，三者才会开始遍历运算，...如果使用DataFrame，你在也就是说，当你在 DataFrame 中调用了 API 之外的函数时，编译器就可以发现这个错。...但如果此时，使用了一个不存在字段的名字，则只能到运行时才能发现错误； 如果用的是DataSet[Person]，所有不匹配的类型参数都可以在编译时发现； 3.2.4 什么时候使用DataFrame或DataSet...3.3 Spark SQL优化 Catalyst是spark sql的核心，是一套针对spark sql 语句执行过程中的查询优化框架。
基本概念 合法性校验是SQL处理的第二步，在计算执行前，提前验证SQL正确性。该验证操作是非线性的，需要基于语法树处理各种嵌套的复杂情况。...：在SQL语句中明确指定的转换，通常有CAST函数完成，如：CAST(str_column AS INT) 隐式转换：数据库(计算引擎)系统自动进行转换，而无需在SQL语句中明确指定 各类计算引擎所具备的隐式转换能力矩阵各不相同...例如，Spark的隐式转换能力远胜于Presto，相同的SQL语句在Spark中可以执行成功，但在Presto中可能会直接抛出类型不匹配的错误。...为解决底层各类计算引擎隐式转换能力不同的问题，尽可能让相同语义的SQL可以在不同引擎执行成功。...Calcite在validate阶段实现了一套通用的隐式转换处理机制，主要处理包括： 类型簇校验：基于类型校验，判断SQL中目标类型与源类型是否属于相同的类型簇 显式转换改写：若目标类型与源类型的类型簇不相同
选项包括在Azure Data Lake Analytics中运行U-SQL作业，在HDInsight Hadoop集群中使用Hive、Pig或定制Map/Reduce作业，或者在HDInsight Spark...实时消息数据流：如果解决方案包含实时源，则体系结构必须包含捕获和存储用于流处理的实时消息的方法。这可能是一个简单的数据存储，将传入的消息放入一个文件夹中进行处理。...您可以在HDInsight集群中混合并匹配Azure托管服务和Apache技术，以利用现有的技能或技术投资。 通过并行性能。大数据解决方案利用并行性，使高性能解决方案能够扩展到大量数据。 弹性的规模。...例如，Azure Data Lake Analytics中的U-SQL语言基于Transact-SQL和c#的组合。类似地，基于sql的api也可用于Hive、HBase和Spark。 技术成熟。...虽然核心Hadoop技术(如Hive和Pig)已经稳定下来，但是新兴技术(如Spark)在每个新版本中都会引入大量的更改和增强。
我希望在最美的年华，做最好的自己！ 在前面的博客中，博主已经为大家带来了关于大数据【用户画像】项目匹配型标签开发的一个步骤流程(?...大数据【企业级360°全方位用户画像】匹配型标签开发)。本篇博客带来的同样是匹配型标签的开发，不同于之前的是，本次标签开发需要将最终的结果与之前的用户标签数据进行合并，而并非是覆写！...和scala相互转换 import scala.collection.JavaConverters._ //引入sparkSQL的内置函数 import org.apache.spark.sql.functions...// 读取hbase中的数据，这里将hbase作为数据源进行读取 val hbaseDatas: DataFrame = spark.read.format("com.czxy.tools.HBaseDataSource...，与新数据合并 从这一步开始，真正与之前匹配完就完事的程序不同。
一旦提供了适当的Hudi捆绑包， 就可以通过Hive、Spark和Presto之类的常用查询引擎来查询数据集。 具体来说，在写入过程中传递了两个由table name命名的Hive表。...| | |extractSQLFile| 在源表上要执行的提取数据的SQL。提取的数据将是自特定时间点以来已更改的所有行。| | |sourceTable| 源表名称。在Hive环境属性中需要设置。...], classOf[org.apache.hadoop.fs.PathFilter]); 如果您希望通过数据源在DFS上使用全局路径，则只需执行以下类似操作即可得到Spark数据帧。...为了做到这一点，设置spark.sql.hive.convertMetastoreParquet = false， 迫使Spark回退到使用Hive Serde读取数据（计划/执行仍然是Spark）。...Hudi RO表可以在Presto中无缝查询。 这需要在整个安装过程中将hudi-presto-bundle jar放入/plugin/hive-hadoop2/中。
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