、Float、Struct 其他特殊的优化规则-分区元数据、DPP（动态分区裁剪）、Filter、Python UDF以及用户自定义的优化规则 基于spark3.2 branch rule【规则】 batch...此外，由于相关子查询的复杂性，无论上述条件如何，相关子查询中的所有CTE引用都是内联的。...ScalarSubquery是只返回一行和一列的子查询。这将在planning阶段转换为物理标量（scalar）子查询。...例如，在下面的查询中，Spark不应该将聚合表达式Not(IsNull(c))优化成IsNotNull(c)，因为IsNull(c)是一个分组表达式：SELECT not(c IS NULL) FROM...这有助于Spark更频繁地访问codegen缓存并提高性能。LambdaVariables是MapObjects中使用的循环变量的占位符。不应该手动构造，而是将其传递到提供的lambda函数中。
Spark 提供了 REST API 来查询 Metrics 数据，需要开启 Spark UI 的配置，不过需要注意是 Spark Driver在内存里保存最近运行 Job 信息，所以历史数据无法查询。...2.3 基于引擎选择的 SQL 拦截 我们开发了一套 SQL 引擎选择服务，他的主要职责是给 Ad-hoc 服务增加了 SQL 智能选择的能力。...4.6 SPARK-26604 这是 Spark External Shuffle 的一个内存泄漏 bug ，所以在开启该功能的情况才会触发。...它在某些场景下会导致 NodeManager 的 ExternalShuffleService 开始内存泄漏，这个内存泄漏比较大的危害是导致一个 HashMap 对象变的越来越大，最终导致 shuffle...虽然 SparkSQL 对比 Hive 的稳定性有所不如，特别是内存管理上一些不完善导致各种内存所引发的问题，但是性能上非常明显的优势也值得作为一种新的选择，我们也一直努力着希望将 SparkSQL 调校成具有
DataSet全都是Spark平台下的分布式弹性数据集，为处理超大型数据提供便利。...三者有许多共同的函数，如filter，排序等。 三者都会根据Spark的内存情况自动缓存运算。 三者都有分区的概念。 3、SparkSQL特点 易整合 使用相同的方式连接不同的数据源。...通过JDBC或者ODBC来连接 二、Spark SQL编程 1、SparkSession新API 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...2.2 SQL 语法 SQL语法风格是指我们查询数据的时候使用SQL语句来查询，这种风格的查询必须要有临时视图或者全局视图来辅助。 视图：对特定表的数据的查询结果重复使用。...user") // 展示查询结果 sqlResult.show } 2.3 DSL语法 DataFrame提供一个特定领域语言（domain-specific language，DSL）去管理结构化的数据
，底层是 Hadoop 和 Hbase，ETL主要使用 Hive 和 Spark，交互查询则会使用 Spark，Presto，实时 OLAP 系统今年引入了 Druid，提供日志的聚合查询能力。...第三层是数据平台部分，数据平台是直接面对数据开发者的，包括几部分的功能，数据开发平台，包括日常使用的调度，数据传输，数据质量系统；数据查询平台，包括ad-hoc查询以及元数据查询。...对于一种类型的 STS（事实上，有赞的 STS 分为多组，如 ad-hoc，大内存配置组）在 ZK 上注册一个节点，JDBC 的连接直接访问 ZK 获取随机可用的 STS 地址。...2.3 小文件问题 我们在使用 SparkSQL 过程中，发现小文件的问题比较严重，SparkSQL 在写数据时会产生很多小文件，会对 namenode 产生很大的压力，进而带来整个系统稳定性的隐患，最近三个月文件个数几乎翻了个倍...数据平台向某个执行引擎提交查询之前，会先访问智能执行引擎选择服务。在选定合适的执行引擎之后，数据平台将任务提交到对应的引擎，包括 Hive，SparkSQL，以及较大内存配置的 SparkSQL。
在 SparkSQL 中 Spark 为我们提供了两个新的抽象，分别是DataFrame和DataSet。他们和RDD有什么区别呢？...三者的共性 RDD、DataFrame、Dataset全都是 Spark 平台下的分布式弹性数据集，为处理超大型数据提供便利 三者都有惰性机制，在进行创建、转换，如map方法时，不会立即执行，只有在遇到...三者都会根据 Spark 的内存情况自动缓存运算，这样即使数据量很大，也不用担心会内存溢出 三者都有partition的概念 三者有许多共同的函数，如map, filter，排序等 在对...三者的区别 2.1 RDD RDD一般和spark mlib同时使用 RDD不支持sparksql操作 2.2 DataFrame 与RDD和Dataset不同，DataFrame每一行的类型固定为...2.3 DataSet Dataset和DataFrame拥有完全相同的成员函数，区别只是每一行的数据类型不同。
RDD是一种分布式的内存抽象，允许在大型集群上执行基于内存的计算(In-Memory Computing)，与此同时还保持了MapReduce等数据流模型的容错特性。...这篇文章中提到，Spark实现RDD在迭代计算方面比Hadoop快二十多倍，同时还可以在5-7秒的延时内交互式地查询1TB的数据集。...- 第二篇：《大型集群上的快速和通用数据处理架构》 这本书我不给连接了。因为这个文章长达170多页，堪比一篇博士论文。相信绝大多数人都是没兴趣读完的。...当然我也写过一些关于Spark SQL的经典文章： 《SparkSQL 整体运行架构和底层实现 《Spark SQL重点知识总结 《关于SparkSQL的开窗函数，你应该知道这些!...当然我们不可能从这么古老的版本看，假如你接触过Spark，现在准备看源码，那么我建议从2.x版本中选取一个，最好是2.3或者2.4。但是经过如此多的迭代，Spark的代码量已经暴增了几倍。
听小编慢慢道来 1 Hive Apache Hive数据仓库软件提供对存储在分布式中的大型数据集的查询和管理，它本身是建立在Apache Hadoop之上。...- 对于三种类型的查询方式在内存上的使用情况在纵向比较是存在困难的，一是没有监测到具体查询中Hive和SparkSQL的内存使用情况，二是三者并非都是以内存计算为特点，纵向比较意义不大。...但是可以通过设置yarn.nodemanager.resource.memory-mb的大小横向对Hive和SparkSQL在不同内存条件下进行比较。 2 测试结果 ?...对于所有查询，Impala-Parquet格式占用的内存最多；对于查询二至查询七，Hive-Parquet和Spark-Parquet占用的内存相当；对于查询一，Spark-Parquet占用内存约为Hive-Parquet...7 结论 • 纵向上来比较，在节点可用物理内存充足的情况下，Impala采用SparkSQL生成的Parquet格式的查询速度是最快的，并且在CPU和内存上同时具有优势。
因此SQL On Hadoop的框架越来越多，按我的了解，最常用的按照流行度依次为SparkSQL、Impala和Presto.这三种框架基于半内存或者全内存，提供了SQL接口来快速查询分析Hadoop...我们目前使用的是SparkSQL，至于为什么用SparkSQL，原因大概有以下吧：使用Spark还做了其他事情，不想引入过多的框架;Impala对内存的需求太大，没有过多资源部署。...5.1 关于Spark和SparkSQL 什么是Spark，什么是SparkSQL。 Spark有的核心概念及名词解释。...SparkSQL和Spark是什么关系，SparkSQL和Hive是什么关系。 SparkSQL为什么比Hive跑的快。 5.2 如何部署和运行SparkSQL Spark有哪些部署模式?...如何在Yarn上运行SparkSQL? 使用SparkSQL查询Hive中的表。Spark不是一门短时间内就能掌握的技术，因此建议在了解了Spark之后，可以先从SparkSQL入手，循序渐进。
1、写完sql查询语句，sql的查询引擎首先把我们的查询语句进行解析，也就是Parse过程，解析的过程是把我们写的查询语句进行分割，把project，DataSource和Filter三个部分解析出来从而形成一个逻辑解析...Spark SQL核心—Catalyst查询编译器 Spark SQL的核心是一个叫做Catalyst的查询编译器，它将用户程序中的SQL/Dataset/DataFrame经过一系列操作，最终转化为Spark...Spark SQL运行架构 sparksql 整体模块.png TreeNode 逻辑计划、表达式等都可以用tree来表示，它只是在内存中维护，并不会进行磁盘的持久化，分析器和优化器对树的修改只是替换已有节点...它分为2个步骤来生成Unresolved LogicalPlan： 1.词法分析：Lexical Analysis，负责将token分组成符号类 2.构建一个分析树或者语法树AST 2.3 使用分析器...HiveContext 和 Spark Sql Content 执行流程比较 sparksql 执行流程图 sqlContext总的一个过程如下图所示 1.SQL语句经过SqlParse解析成UnresolvedLogicalPlan
我希望在最美的年华，做最好的自己！ 介绍完了SparkSQL，接下来让我们推开SparkStreaming的大门，接收新知识的洗礼。...跟刚入坑SparkSQL时一样，让我们来回顾一下Spark的内置模块。 ?...---- 第一章 Spark Streaming引入 1.1 新的场景需求 集群监控 一般的大型集群和平台, 都需要对其进行监控的需求。...2.容错 SparkStreaming在没有额外代码和配置的情况下可以恢复丢失的工作。 3.易整合到Spark体系 流式处理与批处理和交互式查询相结合。...2.3 总结 如果说用一幅图来总结上面的核心知识点，我觉得下面这个流程图就很不错~ ?
2.2 Spark SQL的DataFrame优点 可通过SQL语句、API等多种方式进行查询和操作，还支持内置函数、用户自定义函数等功能 支持优化器和执行引擎，可自动对查询计划进行优化，提高查询效率...3 数据分析选型：PySpark V.S R 语言 数据规模：如果需要处理大型数据集，则使用PySpark更为合适，因为它可以在分布式计算集群上运行，并且能够处理较大规模的数据。...Spark SQL用来将一个 DataFrame 注册成一个临时表（Temporary Table）的方法。之后可使用 Spark SQL 语法及已注册的表名对 DataFrame 进行查询和操作。...n行数据的数组 该 API 可能导致数据集的全部数据被加载到内存，因此在处理大型数据集时应该谨慎使用。...通过调用该实例的方法，可以将各种Scala数据类型（如case class、元组等）与Spark SQL中的数据类型（如Row、DataFrame、Dataset等）之间进行转换，从而方便地进行数据操作和查询
俺的招牌照片 这篇主要介绍一下，sparksql源码精读实训的内容，分三部分—— 【硬核】基础内容（内容比较多，在下面单独介绍）： 主要用来打基本功，包括源码环境安装、测试类编写、sparksql解析的整个流程中的每一步的精读...： join源码分析 怎么选择 JOIN 策略 从一道面试题来扒一扒join(面试的时候被问到了spark-SQL的广播join，spark-sql join的时候小表小于10M的时候一定会被优化成广播么...3、shuffle相关（原理解析、相关面试题总结） 4、谓词下推原理详解 【福利】日常经验分享： 1、Spark Web UI 和常用参数 2、常用优化手段 3、cpu使用率优化 4、内存使用率优化 -...、编译源码 3、理解测试类，运行测试类 4、遇到问题总结 2、SparkSql词法语法分析及ASTTree 词法语法分析是spark catalyst解析sql的基础 主要内容： 1、spark catalyst...（SparkOptimizer），sparksql源码系列 | 最全的logical plan优化规则整理（spark2.3） 5、优化器EliminateSubqueryAliases（消除子查询别名
缺点是慢Spark SQLSparkSQL的前身是Shark，它将 SQL 查询与 Spark 程序无缝集成,可以将结构化数据作为 Spark 的 RDD 进行查询。...SparkSQL作为Spark生态的一员继续发展，而不再受限于Hive，只是兼容Hive。...Presto由于是基于内存的，而hive是在磁盘上读写的，因此presto比hive快很多，但是由于是基于内存的计算当多张大表关联操作时易引起内存溢出错误。...GreeplumGreenplum是一个开源的大规模并行数据分析引擎。借助MPP（大规模并行处理）架构，在大型数据集上执行复杂SQL分析的速度比很多解决方案都要快。...和Spark SQL类似 - 基于内存解析SQL生成执行计划Kylin - 用空间换时间，预计算Druid - 一个支持数据的实时摄入ClickHouse - OLAP领域的Hbase，单表查询性能优势巨大
这三种框架基于半内存或者全内存，提供了SQL接口来快速查询分析Hadoop上的数据。关于三者的比较，请参考1.1....我们目前使用的是SparkSQL，至于为什么用SparkSQL，原因大概有以下吧： 使用Spark还做了其他事情，不想引入过多的框架； Impala对内存的需求太大，没有过多资源部署； 5.1 关于Spark...和SparkSQL 什么是Spark，什么是SparkSQL。...5.2 如何部署和运行SparkSQL Spark有哪些部署模式？ 如何在Yarn上运行SparkSQL？ 使用SparkSQL查询Hive中的表。...如果你的数据模型比较规模，那么Kylin是最好的选择。 即席查询：即席查询的数据比较随意，一般很难建立通用的数据模型，因此可能的方案有：Impala、Presto、SparkSQL。
SparkSQL简介及入门 一、概述 Spark为结构化数据处理引入了一个称为Spark SQL的编程模块。...它提供了一个称为DataFrame（数据框）的编程抽象，DF的底层仍然是RDD，并且可以充当分布式SQL查询引擎。 1、SparkSQL的由来 SparkSQL的前身是Shark。...主要sparkSQL在下面几点做了优化： 1、内存列存储（In-Memory Columnar Storage） SparkSQL的表数据在内存中存储不是采用原生态的JVM对象存储方式，而是采用内存列存储...显然这种内存存储方式对于基于内存计算的spark来说，很昂贵也负担不起） 2、SparkSql的存储方式 对于内存列存储来说，将所有原生数据类型的列采用原生数组来存储，将Hive支持的复杂数据类型...）降低内存开销；更有趣的是，对于分析查询中频繁使用的聚合特定列，性能会得到很大的提高，原因就是这些列的数据放在一起，更容易读入内存进行计算。
这三种框架基于半内存或者全内存，提供了SQL接口来快速查询分析Hadoop上的数据。关于三者的比较，请参考1.1....我们目前使用的是SparkSQL，至于为什么用SparkSQL，原因大概有以下吧： 使用Spark还做了其他事情，不想引入过多的框架; Impala对内存的需求太大，没有过多资源部署; 5.1 关于Spark...和SparkSQL 什么是Spark，什么是SparkSQL。...5.2 如何部署和运行SparkSQL Spark有哪些部署模式? 如何在Yarn上运行SparkSQL? 使用SparkSQL查询Hive中的表。...如果你的数据模型比较规模，那么Kylin是最好的选择。 即席查询：即席查询的数据比较随意，一般很难建立通用的数据模型，因此可能的方案有：Impala、Presto、SparkSQL。
因此SQL On Hadoop的框架越来越多，按我的了解，最常用的按照流行度依次为SparkSQL、Impala和Presto.这三种框架基于半内存或者全内存，提供了SQL接口来快速查询分析Hadoop...我们目前使用的是SparkSQL，至于为什么用SparkSQL，原因大概有以下吧：使用Spark还做了其他事情，不想引入过多的框架;Impala对内存的需求太大，没有过多资源部署。...5.1 关于Spark和SparkSQL 什么是Spark，什么是SparkSQL。 Spark有的核心概念及名词解释。...如何在Yarn上运行SparkSQL? 使用SparkSQL查询Hive中的表。Spark不是一门短时间内就能掌握的技术，因此建议在了解了Spark之后，可以先从SparkSQL入手，循序渐进。...如果你的数据模型比较规模，那么Kylin是最好的选择。 即席查询：即席查询的数据比较随意，一般很难建立通用的数据模型，因此可能的方案有：Impala、Presto、SparkSQL。
这三种框架基于半内存或者全内存，提供了SQL接口来快速查询分析Hadoop上的数据。关于三者的比较，请参考1.1....我们目前使用的是SparkSQL，至于为什么用SparkSQL，原因大概有以下吧： 使用Spark还做了其他事情，不想引入过多的框架； Impala对内存的需求太大，没有过多资源部署； 5.1 关于...Spark和SparkSQL 什么是Spark，什么是SparkSQL。...5.2 如何部署和运行SparkSQL Spark有哪些部署模式？ 如何在Yarn上运行SparkSQL？ 使用SparkSQL查询Hive中的表。...如果你的数据模型比较规模，那么Kylin是最好的选择。 即席查询：即席查询的数据比较随意，一般很难建立通用的数据模型，因此可能的方案有：Impala、Presto、SparkSQL。
的既定方针，制约了spark各个组件的相互集成，所以提出了sparkSQL项目。...SparkSQL抛弃原有Shark的代码，汲取了Shark的一些优点，如内存列存储（In-Memory Columnar Storage）、Hive兼容性等，重新开发了SparkSQL代码。...主要sparkSQL在下面几点做了优化： 1、内存列存储（In-Memory Columnar Storage） SparkSQL的表数据在内存中存储不是采用原生态的JVM对象存储方式，而是采用内存列存储...显然这种内存存储方式对于基于内存计算的spark来说，很昂贵也负担不起） 2、SparkSql的存储方式 对于内存列存储来说，将所有原生数据类型的列采用原生数组来存储，将Hive支持的复杂数据类型（如array...）降低内存开销；更有趣的是，对于分析查询中频繁使用的聚合特定列，性能会得到很大的提高，原因就是这些列的数据放在一起，更容易读入内存进行计算。
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