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spark sql非join情况的谓词下推优化器PushPredicateThroughNonJoin

spark sql谓词下推逻辑优化器PushDownPredicates包含了三个规则： PushPredicateThroughNonJoin是sparksql中非join情况的谓词下推的逻辑执行计划优化器...因为如果project里的字段是非确定性的话，下推前和下推后的查询效果不一样 比如： sql里用到了monotonically_increasing_id()函数（产生64位整数自增id的非确定性expression...c=1不能下推，而b<5下推了 处理Filter节点下为Window节点的情况 这个和处理Aggregate有点相似，可以下推的条件： 谓词的表达式必须是窗口聚合的分区key 谓词必须是确定性的 select...： 总结 非join情况下，PushPredicateThroughNonJoin可以优化的情况：Filter节点子节点为Project、Aggregate、Window、Union、EventTimeWatermark...、 Sort 、BatchEvalPython 、ArrowEvalPython 的情况下，可进行优化操作 字段或者表达式为确定性的是非常重要的条件，在做优化时，一般会把Filter中的condition

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RDD和SparkSQL综合应用

import findspark #指定spark_home为刚才的解压路径,指定python路径 spark_home = "/Users/liangyun/ProgramFiles/spark-3.0.1...，min_samples为最少点数目 core_samples,cluster_ids = dbscan(X, eps = 0.2, min_samples=20) # cluster_ids中-1表示对应的点为噪声点...重复此过程，直到当前临时聚类簇中所有的点都不在核心点列表。 在分布式环境下，临时聚类簇分布在不同的分区，无法直接扫描全局核心点列表进行临时聚类簇的合并。...不断重复这个过程，最终将所有的临时聚类簇都划分到一个分区，完成对全部临时聚类簇的合并。 为了降低最后一个分区的存储压力，我采用了不同于标准的临时聚类簇的合并算法。...假定已经得到了临时聚类簇，信息存储为rdd_core #rdd_core的每一行代表一个临时聚类簇：(min_core_id, core_id_set) #core_id_set为临时聚类簇所有核心点的编号

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Spark 转换算子源码

所以通过这种方式产生的id是唯一的但不一定是连续的。例如第一个分区仅仅2个元素，其他分区为10个元素。...PartitionerAwareUnionRDD 的思路为将所有的RDD看做为一个RDD。例如，现在有m个RDD, 每个RDDp个分区，且采用一样的分区器，则将其看为一个具有p个分区的一个RDD。...intersect为交集。求所有分区是否在同一台机器上，如果是则返回该机器，否则返回所有机器。...Seq集合，partitionValues(0)为RDD1的所有分区 // partitionValues(1)为RDD2的所有分区 var partitionValues: Seq[Partition...zipPartitions 算子 zipPartitions 可以对两个~四个RDD进行zip操作，和mapPartitions类似，其是执行在对应分区的，并没有提供在分区内具体的执行函数，只对返回值类型进行了定义

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Spark Structured Streaming 使用总结

Structured Streaming以Spark SQL 为基础， 建立在上述基础之上，借用其强力API提供无缝的查询接口，同时最优化的执行低延迟持续的更新结果。...此外，该引擎提供保证与定期批处理作业相同的容错和数据一致性，同时提供更低的端到端延迟。...例如，Parquet和ORC等柱状格式使从列的子集中提取值变得更加容易。基于行的存储格式（如Avro）可有效地序列化和存储提供存储优势的数据。然而，这些优点通常以灵活性为代价。...: 星号（*）可用于包含嵌套结构中的所有列。...当新数据到达Kafka主题中的分区时，会为它们分配一个称为偏移的顺序ID号。 Kafka群集保留所有已发布的数据无论它们是否已被消耗。在可配置的保留期内，之后它们被标记为删除。

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Spark Core项目实战(1) | 准备数据与计算Top10 热门品类(附完整项目代码及注释)

某一个商品品类的ID * @param click_product_id 某一个商品的ID * @param order_category_ids 一次订单中所有品类的ID集合 * @param...order_product_ids 一次订单中所有商品的ID集合 * @param pay_category_ids 一次支付中所有品类的ID集合 * @param pay_product_ids...private val map: mutable.Map[(String, String), Long] = mutable.Map[(String, String), Long]() // 判断累加器是否为“...(map.getOrElse(key,0L) + 1L) }) // 其他非正常情况，做任何处理 case _ => } } // 分区间的合并...进行折叠，把结果都折叠到self的map中 // 如果是可变map，则所有的变化都是在原集合中发生变化，最后的值可以不用再一次添加 // 如果是不可变map，则计算的结果

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Apache Hudi 0.12.0版本重磅发布！

在0.12.0版本中，新添加基于文件系统的锁。不像需要其他锁提供者中的外部系统，此实现基于原子获取/释放锁底层文件系统的创建/删除操作。...例如如果连续 5 次没有来自源的新数据，用户可以配置优雅关闭。这是终止策略的接口。...启用此功能时将异步连续调度Clustering子管道，以将小文件连续合并为更大的文件。 性能改进 这个版本带来了更多的改进，使 Hudi 成为性能最好的湖存储格式。...一些显着的改进是： • 通过 Spark Datasource与 sql 缩小了写入的性能差距。以前数据源写入速度更快。 • 所有内置密钥生成器都实现了更高性能的 Spark 特定 API。...如果分区字段值为 null，则 Hudi 具有回退机制，而不是使写入失败。

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浪尖说spark的coalesce的利弊及原理

浪尖的粉丝应该很久没见浪尖发过spark源码解读的文章，今天浪尖在这里给大家分享一篇文章，帮助大家进一步理解rdd如何在spark中被计算的，同时解释一下coalesce降低分区的原理及使用问题。...这里又要强调五大特性了： 所有的RDD的分区数都是由getPartitions函数来确定分区，所有的RDD都是通过getDependencies()函数来确定依赖关系：窄依赖和宽依赖。...而所有的rdd都是通过compute方法来计算rdd数据的。...) 2. getPartitions 分区分组 默认coalesce函数的partitionCoalescer为空，所以你要想自己实现父RDD分区分组策略也是可以的。...对于CoalescedRDD，默认指定分区器为空，那么看一下其getPartitions函数，会使用默认的分区器DefaultPartitionCoalescer。

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Spark学习：Spark源码和调优简介 Spark Core (二）

本文基于 Spark 2.4.4 版本的源码，试图分析其 Core 模块的部分实现原理，其中如有错误，请指正。为了简化论述，将部分细节放到了源码中作为注释，因此正文中是主要内容。...第一部分内容见： Spark学习：Spark源码和调优简介 Spark Core (一） Task 阶段 下面是重头戏submitMissingTasks，这个方法负责生成 TaskSet，并且将它提交给...partitionsToCompute计算有哪些分区是待计算的。根据 Stage 类型的不同，findMissingPartitions的计算方法也不同。...Int) { logDebug("submitMissingTasks(" + stage + ")") // First figure out the indexes of partition ids...job.finished(id)) } // ActiveJob.scala val numPartitions = finalStage match { // 对于ResultStage，不一定得到当前rdd的所有分区

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Delta开源付费功能，最全分析ZOrder的源码实现流程

11Untitled.jpeg 从上面图片中的例子可以看出, 对于按字典顺序排列的 3 元组整数，只有第一列能够通过排序将数据聚集起来变成连续可筛选的数据，但是，如果在第三列中找到值为“4”的数据，就会发现它现在分散在各处...这里的分区数可以用OPTIMIZE_ZORDERBY_NUM_RANGE_IDS表示。 那么如何实现呢？...那么Delta实现主要是将其按照z-value进行range分区，实际上就是调用了Spark的repartitionByRange的表达式。 如何处理数据倾斜呢？...Spark使用的是开源组件antlr4将输入SQL解析为AST树。它的解析语法在DeltaSQLBase.g4文件中。...range_partition_id函数就是range_partition_id(col, N) -> int的实现过程，通过上面的分区其实其是重用了Spark的RangePartition下面我们展开看看

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Spark Core项目实战 | Top10 热门品类

click_product_id 某一个商品的ID * @param order_category_ids 一次订单中所有品类的ID集合 * @param order_product_ids...一次订单中所有商品的ID集合 * @param pay_category_ids 一次支付中所有品类的ID集合 * @param pay_product_ids 一次支付中所有商品的ID集合...//分区器累加 override def add(v: UserVisitAction): Unit = { //分别计算3个指标 // 对不同的行为做不同的处理 if语句...进行折叠, 把结果都折叠到map中 // 如果是可变map, 则所有的变化都是在原集合中发生变化, 最后的值可以不用再一次添加 // 如果是不变map, 则计算的结果, 必须重新赋值给原的...版权声明： 本文为《暴走大数据》整理，原作者独家授权。未经原作者允许转载追究侵权责任。 编辑｜冷眼丶

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spark RDD 结构最详解

3.sparkconf配置信息，即sc.conf Spark参数配置信息 提供三个位置用来配置系统： Spark api：控制大部分的应用程序参数，可以用SparkConf对象或者Java系统属性设置...7.partitioner 分区方式 RDD的分区方式。RDD的分区方式主要包含两种（Hash和Range），这两种分区类型都是针对K-V类型的数据。如是非K-V类型，则分区为None。...Hash是以key作为分区条件的散列分布，分区数据不连续，极端情况也可能散列到少数几个分区上，导致数据不均等；Range按Key的排序平衡分布，分区内数据连续，大小也相对均等。...窄依赖与宽依赖 窄依赖：父RDD中，每个分区内的数据，都只会被子RDD中特定的分区所消费，为窄依赖：例如map、filter、union等操作会产生窄依赖 宽依赖：父RDD中，分区内的数据，会被子RDD...最下层是Spark API，利用RDD基本的计算实现RDD所有的算子，并调用多个底层RDD算子实现复杂的功能。 右边的泛型，是scala的一种类型，可以理解为类的泛型，泛指编译时被抽象的类型。

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RDD原理与基本操作 | Spark，从入门到精通

Partition 类内包含一个 index 成员，表示该分区在 RDD 内的编号，通过 RDD 编号+分区编号可以确定该分区对应的唯一块编号，再利用底层数据存储层提供的接口就能从存储介质（如：HDFS...Hash 是以 Key 作为分区条件的散列分布，分区数据不连续，极端情况也可能散列到少数几个分区上导致数据不均等；Range 按 Key 的排序平衡分布，分区内数据连续，大小也相对均等。...后缀为_2的级别，必须将所有数据都复制一份副本，并发送到其他节点上，数据复制以及网络传输会导致较大的性能开销。...从失败恢复来看，窄依赖的失败恢复起来更高效，因为它只需找到父 RDD 的一个对应分区即可，而且可以在不同节点上并行计算做恢复；宽依赖牵涉到父 RDD 的多个分区，需要得到所有依赖的父 RDD 分区的 shuffle...spark.default.parallelism = 1 2.伪集群模式（x 为本机上启动的 executor 数，y 为每个 executor 使用的 core 数，z 为每个 executor 使用的内存

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第四范式OpenMLDB: 拓展Spark源码实现高性能Join

Unsafe API来自定义内存分布的UnsafeRow，还依赖Janino JIT编译器为计算方法动态生成优化后的JVM bytecode。...但在拓展性上仍有改进空间，尤其针对机器学习计算场景的需求虽能满足但不高效，本文以LastJoin为例介绍OpenMLDB如何通过拓展Spark源码来实现数倍甚至数十倍性能提升。...包含LastJoin功能的OpenMLDB项目代码以Apache 2.0协议在Github中开源，所有用户都可放心使用。...有可能对输入数据进行扩充，也就是1:N的变换，而所有新增的行都拥有第一步进行索引列拓展的unique id，因此针对unique id进行reduce即可，这里使用Spark DataFrame的groupByKey...首先是右表比较小时Spark会自动优化成BrocastHashJoin，这时右表通过broadcast拷贝到所有executor的内存里，遍历右表可以找到所有符合join condiction的行，如果右表没有符合条件则保留左表

1.1K20

Spark 3.0如何提高SQL工作负载的性能

在几乎所有处理复杂数据的部门中，Spark很快已成为跨数据和分析生命周期的团队的事实上的分布式计算框架。...： 在每次查询之前都要设置此属性 这些值将随着数据的发展而过时 此设置将应用于查询中的所有Shuffle操作 在上一个示例的第一阶段之前，数据的分布和数量是已知的，Spark可以得出合理的分区数量值。...Shuffle分区的自适应数目 自Spark 2.4起，AQE的此功能已可用。 要启用它，您需要将spark.sql.adaptive.enabled设置为true ，该参数默认值为false 。...spark.sql.adaptive.coalescePartitions.enabled 设置为true ，Spark将根据以下内容合并连续的shuffle分区 设置为spark.sql.adaptive.advisoryPartitionSizeInBytes...因此，您需要向AQE提供您的倾斜定义。

1.4K20

【最火大数据 Framework】五分钟深入 Spark 运行机制

比如： 你有一堆数据 A，被分成了 A1，A2 两个分区，你为每个分区使用了运算 F 把它们转换成另一堆数据 B1，B2，合起来就是B。那么当我们问，你如何得到 B2 时，你怎么回答？...联系我们之前 Hadoop 的例子，RDD B 里的分区中的数据有可能是 A1，也有可能是A2 里的，那我们就清清楚楚地告诉 B，你的每个分区的 “爸爸” 都是 A 里面所有的分区。运算呢？...B 里的每个分区的 ”爸爸“ 还是 A 里面所有的分区。运算呢？就是合并所有 Key 一样的 key value pair, 然后为所有同样的Key 运行 R 这个function....一个 Spark job 中可能需要连续地调用 transformation, 比如先 map，后 filter，然后再 map …… 那这些 RDD 的变化用图表示就是： ?...结语 Spark 能提供强大的功能和广泛的支持性，奥妙就在于 RDD.

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