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SparkSql多个Stage并发执行

写一篇水水技术文,总结一下sparksql不同stage并行执行相关,也是来自于一位群友提问: 我们群里有很多技术很棒并且很热心大佬,哈哈~ HiveJob并发执行 hive,同一sql...Spark多个Stage并发执行 先给结论: 没有相互依赖关系Stage是可以并行执行,比如union all 两侧sql 存在依赖Stage必须在依赖Stage执行完成后才能执行下一个Stage...submitStage(parent) } //并把该stage添加到等待stage队列 waitingStages += stage...stages: //以参数stage为起点,向前遍历所有stage,判断stage是否为未提交,若使则加入missing private def getMissingParentStages(stage...并将依赖RDD放入waitingForVisit,以能够在下面的while中继续向上visit,直至遍历了整个DAG图 waitingForVisit.prepend(narrowDep.rdd

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SparkSql 中外连接查询谓词下推规则

说白了,这个问题就是要回答到底谁来完成过滤数据操作。那么谁都可以来完成数据过滤呢?我们大致可以把SparkSql查询处理流程做如下划分: ?...SparkSql首先会对输入sql语句进行一系列分析,包括词法解析(可以理解为搜索引擎分词这个过程)、语法分析以及语义分析(例如判断database或者table是否存在、group by必须和聚合函数结合等规则...,那么就会把过滤交给底层数据源来完成,这就是SparkSql谓词下推(至于哪些数据源能高效完成数据过滤以及SparkSql是又如何完成高效数据过滤则不是本文讨论重点)。...而上边提到谓词下推能否在两类条件中使用,在SparkSql则有特定规则,以左外连接查询为例,规则如下: ? 接下来对这个表格规则进行详细分析。...至此,左联接查询四条规则分析完了,可以看出,在SparkSql对于外连接查询时过滤条件,并不能在所有情况下都用来进行数据源过滤,如果使用得当会极大提升查询性能,如果使用不当,则会产生错误查询结果

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数据分析EPHS(2)-SparkSQLDataFrame创建

本文开头,咱们正式给该系列取个名字了,就叫数据分析EPHS系列,EPHS分别是Excel、Python、Hive和SparkSQL简称。...本篇是该系列第二篇,我们来讲一讲SparkSQLDataFrame创建相关知识。 说到DataFrame,你一定会联想到Python PandasDataFrame,你别说,还真有点相似。...4、总结 今天咱们总结了一下创建SparkDataFrame几种方式,在实际工作,大概最为常用就是从Hive读取数据,其次就可能是把RDD通过toDF方法转换为DataFrame。...spark.sql()函数sql语句,大部分时候是和hive sql一致,但在工作也发现过一些不同地方,比如解析json类型字段,hive可以解析层级json,但是spark的话只能解析一级...json(这是我在工作发现,也可能不太对,大家可以自己尝试一下)。

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大数据 | SparkSQL连接查询谓词下推处理(二)

在《SparkSql连接查询谓词下推处理(一)》,我们介绍了一些基本概念,并对内连接查询时一些基本下推规则进行了分析。...本篇文章要介绍是--外连接查询谓词下推规则,这相比内连接规则要复杂一些,不过使用简单表格来进行分析也是可以分析清楚。先上表: ? 我们以左外连接查询为例,先总结规矩如下: ?...条件下推过滤了左表整整50%数据(相当牛,虽然只过滤了一条)。究其原因,是因为在SparkSQL,把以上查询解析成了如下子查询: ?...可见,右表join条件下推不下推,结果一样,所以,干吗不下推?可以过滤掉一半数据呢。SparkSQL等价处理语句是: ? 可以看出,也是解析成了一个非相关子查询来处理。...可以看出,在SparkSQL对于外连接查询时过滤条件,并不能在所有情况下都用来进行数据源过滤,如果使用得当会极大提升查询性能,如果使用不当,则会产生错误查询结果,而这种错误结果又不易发觉,所以使用时要格外小心

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【大数据】SparkSql连接查询谓词下推处理(一)

SparkSql谓词下推有两层含义,第一层含义是指由谁来完成数据过滤,第二层含义是指何时完成数据过滤。...要解答这两个问题我们需要了解SparkSqlSql语句处理逻辑,大致可以把SparkSql查询处理流程做如下划分: ?...SparkSql首先会对输入Sql语句进行一系列分析(Analyse),包括词法解析(可以理解为搜索引擎分词这个过程)、语法分析以及语义分析(例如判断database或者table是否存在、group...这里其实有一个条件传递过程,通过join条件,已经在逻辑上提前把两表整合成了一张表。 至于第二个例外,则涉及了SparkSql一个优化,所以需要单独介绍。...但是,要完成这种优化,需要SparkSql语义分析逻辑能够正确分析出Sql语句所要表达精确目的,所以分区字段在SparkSql元数据也是独立于其他普通字段,进行了单独标示,就是为了方便语义分析逻辑能区别处理

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详解Echarts配置

上一个博客介绍了详细介绍了Echarts提供图表类型及其适用场景,vue3安装和使用Echarts,以及自定义图表和处理事件等内容,在上一个博客我也提到过,Echarts配置非常多,...今天我们就来详细聊一聊Echart是配置。...各个配置主要配置参数如下: title配置 title配置是Echarts title 标题组件,它包含主标题和副标题。其常用配置有下面几个 text:标题文本内容。...其属性取值为 ‘inherit’ 时,表示继承系列属性值。 lineStyle:图例图形中线样式,用于诸如折线图图例横线样式设置。...其属性取值为 ‘inherit’ 时,表示继承系列属性值。 selectedMode: 图例选择模式,控制是否可以通过点击图例改变系列显示状态。

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Blazor 依赖注入

依赖注入 (DI) 是一种通过关注点分离来促进软件松散耦合技术。在 Blazor 应用程序上下文中,DI 鼓励你为特定任务开发离散服务,然后将这些服务注入到需要使用其功能组件和类。...这些依赖类旨在调用针对抽象操作,而不是针对特定依赖实现,从而确保使用类不绑定到特定实现。这样可以使应用程序更易于维护和测试。...Blazor 服务 Razor 组件主要与 UI 表示有关。生成 UI 所涉及部分工作通常涉及与数据存储进行通信,可能是通过 Web 服务。可能需要记录组件操作和事件。...Razor 组件与数据访问服务特定实现紧密耦合。由于组件与其服务之间关系性质,它使组件难以进行单元测试:服务实现被硬编码到组件。...注册通常发生在应用程序 Program 类 Main 方法,其中应用程序 ServiceCollection 可以通过 WebAssemblyHostBuilder Services 属性访问

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MySql缓存关键

MySql设计中大量使用了缓存,下面这些缓存配置是应该熟知 key_buffer_size key_buffer_size是设置MyISAM表索引缓冲区大小,此参数对MyISAM表性能影响最大...当MySQL访问一个表时,如果在MySQL表缓冲区还有空间,那么这个表就被打开并放入表缓冲区,这样做好处是可以更快速地访问表内容 一般通过查看 Open_tables 和 Opened_tables...Thread Cache池中可以缓存连接线程最大数量,可设置为0~16384,默认为0 这个值表示可以重新利用保存在缓存中线程数量,当断开连接时,如果缓存还有空间,那么客户端线程将被放到缓存;...如果线程重新被请求,那么请求将从 缓存读取,如果缓存是空或者是新请求,那么这个线程将被重新创建,如果有很多新线程,增加这个值可以改善系统性能 1GB内存 -> 8 2GB内存 -> 16 3GB...,如果该值非常大,则表明缓冲区碎片很多 tmp_table_size tmp_table_size用于设置内存临时表最大值。

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大数据 | SparkSQL连接查询谓词下推处理(二)

在《SparkSql连接查询谓词下推处理(一)》,我们介绍了一些基本概念,并对内连接查询时一些基本下推规则进行了分析。...本篇文章要介绍是--外连接查询谓词下推规则,这相比内连接规则要复杂一些,不过使用简单表格来进行分析也是可以分析清楚。先上表: ? 我们以左外连接查询为例,先总结规矩如下: ?...条件下推过滤了左表整整50%数据(相当牛,虽然只过滤了一条)。究其原因,是因为在SparkSQL,把以上查询解析成了如下子查询: ?...可见,右表join条件下推不下推,结果一样,所以,干吗不下推?可以过滤掉一半数据呢。SparkSQL等价处理语句是: ? 可以看出,也是解析成了一个非相关子查询来处理。...可以看出,在SparkSQL对于外连接查询时过滤条件,并不能在所有情况下都用来进行数据源过滤,如果使用得当会极大提升查询性能,如果使用不当,则会产生错误查询结果,而这种错误结果又不易发觉,所以使用时要格外小心

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【大数据】SparkSql连接查询谓词下推处理(一)

转自:vivo互联网技术 作者:李勇 1.SparkSql SparkSql是架构在Spark计算框架之上分布式Sql引擎,使用DataFrame和DataSet承载结构化和半结构化数据来实现数据复杂查询处理...SparkSql谓 词下 推有两层含义,第一层含义是指由谁来完成数据过滤,第二层含义是指何时完成数据过滤。...上边提到,我们可以通过封装SparkSqlData Source API完成各类数据源查询,那么如果底层 数据源无法高效完成数据过滤,就会执行全扫描,把每条相关数据都交给SparkSqlFilter...这里其实有一个条件传递过程,通过join条件,已经在逻辑上提前把两表整合成了一张表。 至于第二个例外,则涉及了SparkSql一个优化,所以需要单独介绍。...但是,要完成这种优化,需要SparkSql语义分析逻辑能够正确分析出Sql语句所要表达精确目的,所以分区字段在SparkSql元数据也是独立于其他普通字段,进行了单独标示,就是为了方便语义分析逻辑能区别处理

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【大数据】SparkSql连接查询谓词下推处理(一)

SparkSql谓词下推有两层含义,第一层含义是指由谁来完成数据过滤,第二层含义是指何时完成数据过滤。...要解答这两个问题我们需要了解SparkSqlSql语句处理逻辑,大致可以把SparkSql查询处理流程做如下划分: ?...SparkSql首先会对输入Sql语句进行一系列分析(Analyse),包括词法解析(可以理解为搜索引擎分词这个过程)、语法分析以及语义分析(例如判断database或者table是否存在、group...这里其实有一个条件传递过程,通过join条件,已经在逻辑上提前把两表整合成了一张表。 至于第二个例外,则涉及了SparkSql一个优化,所以需要单独介绍。...但是,要完成这种优化,需要SparkSql语义分析逻辑能够正确分析出Sql语句所要表达精确目的,所以分区字段在SparkSql元数据也是独立于其他普通字段,进行了单独标示,就是为了方便语义分析逻辑能区别处理

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删除排序数组重复删除排序数组重复 II

Remove Duplicates from Sorted Array 题目大意 对排好序list去重,输出去重后长度,并且不能创建新数组 解题思路 快慢指针 代码 官方答案 数组完成排序后,我们可以放置两个指针...只要 nums[i] = nums[j]nums[i]=nums[j],我们就增加 jj 以跳过重复。...当我们遇到 nums[j] \neq nums[i]nums[j]≠nums[i] 时,跳过重复运行已经结束,因此我们必须把它(nums[j]nums[j])值复制到 nums[i + 1]nums...然后递增 ii,接着我们将再次重复相同过程,直到 jj 到达数组末尾为止。...,返回处理后数组长度) 基础上,可以使每个数字最多重复一次,也就是说如果某一个数字个数大于等于2个,结果应保留2个该数字。

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go vet那些检测

它可以检查代码可能存在各种问题,例如: 未使用变量、函数或包 可疑函数调用 错误函数签名 程序竞态条件 错误类型转换等 本文意图列出当前go tools项目中提供所有检测及其作用...这些几乎总是无用,即使没有用,它们通常也是一个错误。 assign 是 go vet 一个检查,主要用于检查可能出现变量赋值问题。...go vet atomic 检查主要用于检查在使用原子操作时可能出现一些问题。...pkgfact 分析输出是一组从分析包及其导入依赖收集键/值对。 每个键/值对都来自一个顶级常量声明,其名称以“_”开头和结尾。...对于打算使用代码点转换,请考虑将其替换为 string(rune(x))。 否则,strconv.Itoa 及其等效返回所需基数中值字符串表示形式。

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RedisAOF相关配置

有关Redis配置文件解释,我们可以看文档:redis/redis.conf at unstable · redis/redis · GitHub 下面我将介绍几个有关AOF相关配置: 1.基本配置...) 2.高级配置: no-appendfsync-on-rewrite no/yes 作用:进行AOF重写或写入RDB文件时(bgsave),会产生大量磁盘IO读写操作。...yes:进行BGSAVE / BGREWRITEAOF时,新数据执行AOF操作时不会进行fsync(),数据暂存于内存,等待BGSAVE或BGREWRITEAOF结束后进行刷盘; no:进行BGSAVE...no #redis4 新增功能,默认是no 作用:开启混合持久化;(具体功能可以搜索相关文章学习) aof-timestamp-enabled no/yes 作用:Redis支持在AOF记录时间戳注释...,以支持从一个特定时间点恢复数据。

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tar 压缩易错

关于tar命令解释: -c: 建立压缩档案 -x:解压 -t:查看内容 -r:向压缩归档文件末尾追加文件 -u:更新原压缩包文件 这五个是独立命令,压缩解压都要用到其中一个...tar -cf all.tar *.jpg 这条命令是将所有.jpg文件打成一个名为all.tar包。-c是表示产生新包,-f指定包文件名。...tar -uf all.tar logo.gif 这条命令是更新原来tar包all.tarlogo.gif文件,-u是表示更新文件意思。...tar了,使用tar程序打出来包我们常称为tar包,tar包文件命令通常都是以.tar结尾。...他是调用压缩功能实现 3.命令参数: 必要参数有如下: -A 新增压缩文件到已存在压缩 -B 设置区块大小 -c 建立新压缩文件 -d 记录文件差别 -r 添加文件到已经压缩文件

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