说白了，这个问题就是要回答到底谁来完成过滤数据的操作。那么谁都可以来完成数据过滤呢？我们大致可以把SparkSql中的查询处理流程做如下的划分： ?...，那么就会把过滤交给底层数据源来完成，这就是SparkSql中的谓词下推（至于哪些数据源能高效完成数据的过滤以及SparkSql是又如何完成高效数据过滤的则不是本文讨论的重点）。...而上边提到的谓词下推能否在两类条件中使用，在SparkSql中则有特定的规则，以左外连接查询为例，规则如下： ? 接下来对这个表格中的规则进行详细的分析。...究其原因，是因为在SparkSql中，把以上的查询解析成了如下的子查询： SELECT LT.id, LT.value, RT.valueFROM (SELECT id, value FROM lefttable...至此，左联接查询的四条规则分析完了，可以看出，在SparkSql中对于外连接查询时的过滤条件，并不能在所有情况下都用来进行数据源的过滤，如果使用得当会极大的提升查询性能，如果使用不当，则会产生错误的查询结果
上月听了本部门sparksql大牛的sparksql调优分享，当时对一个点不是很理解，回去好好理了一下，整理成文。 1....join中条件和join后条件 [1505293666375_5396_1505293666580.jpg] 那么这两类不同的条件，在外连接查询中是否都会下推呢？...究其原因，是因为在sparksql中，把以上的查询解析成了如下的子查询： [1505293913863_2083_1505293913921.jpg] 3.2....Sparksql中的等价处理语句是： [1505294543344_1362_1505294543483.jpg] 3.4....好了分析结束，其实大家也看出来了，我是打着sparksql的幌子骗点击的，任何数据库其实都会按照这个规则处理的，不是sparksql所特有的。
在《SparkSql连接查询中的谓词下推处理（一）》中，我们介绍了一些基本的概念，并对内连接查询时的一些基本下推规则进行了分析。...条件下推过滤了左表整整50%的数据（相当牛，虽然只过滤了一条）。究其原因，是因为在SparkSQL中，把以上的查询解析成了如下的子查询： ?...左表中已经没有数据了，查询结束，查询结果如下： ? 这个查询结果和不下推的正确结果不一致，是个错误的结果，所以左表join中条件是不能下推进行数据过滤的。...可见，右表join中条件下推不下推，结果一样，所以，干吗不下推？可以过滤掉一半的数据呢。SparkSQL中的等价处理语句是： ? 可以看出，也是解析成了一个非相关子查询来处理的。...可以看出，在SparkSQL中对于外连接查询时的过滤条件，并不能在所有情况下都用来进行数据源的过滤，如果使用得当会极大的提升查询性能，如果使用不当，则会产生错误的查询结果，而这种错误结果又不易发觉，所以使用时要格外小心
2.连接查询和连接条件 Sql中的连接查询(join)，主要分为内连接查询(inner join)、外连接查询(outter join)和半连接查询(semi join)，具体的区别可以参考wiki的解释...SparkSql中的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SparkSql的Sql语句处理逻辑，大致可以把SparkSql中的查询处理流程做如下的划分： ?...这里其实有一个条件传递的过程，通过join中条件，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中的一个优化，所以需要单独介绍。...但是，要完成这种优化，需要SparkSql的语义分析逻辑能够正确的分析出Sql语句所要表达的精确目的，所以分区字段在SparkSql的元数据中也是独立于其他普通字段，进行了单独的标示，就是为了方便语义分析逻辑能区别处理
转自：vivo互联网技术 作者：李勇 1.SparkSql SparkSql是架构在Spark计算框架之上的分布式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中的谓 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SparkSql的Data Source API完成各类数据源的查询，那么如果底层 数据源无法高效完成数据的过滤，就会执行全扫描，把每条相关的数据都交给SparkSql的Filter...这里其实有一个条件传递的过程，通过join中条件，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中的一个优化，所以需要单独介绍。...但是，要完成这种优化，需要SparkSql的语义分析逻辑能够正确的分析出Sql语句所要表达的精确目的，所以分区字段在SparkSql的元数据中也是独立于其他普通字段，进行了单独的标示，就是为了方便语义分析逻辑能区别处理
的性能优化，都能从 Spark 社区对于 Spark SQL 的投入中受益。...要优化 SparkSQL 应用时，一定是要了解 SparkSQL 执行计划的。...➢ 物理执行计划： == Physical Plan == 1 ） HashAggregate 运算符表示数据聚合，一般 HashAggregate 是成对出现，第一个 HashAggregate...是将执行节点本地的数据进行局部聚合，另一个 HashAggregate 是 将各个分区的数据进一步进行聚合计算。...3 ） Project 运算符是 SQL 中的投影操作，就是选择列（例如： select name, age …）。
今天下午的源码课，主要是对上两次课程中留的作业的讲解，除了几个逻辑执行计划的优化器外， 重点是planAggregateWithOneDistinct（有一个count distinct情况下生成物理执行计划的原理...在面试时，或多或少会被问到有关count distinct的优化，现在离线任务用到的基本就是hivesql和sparksql，那sparksql中有关count distinct做了哪些优化呢？...实际上sparksql中count distinct执行原理可以从两个点来说明： with one count distinct more than one count distinct 这篇文章主要聊一聊...先group by，再count Sparksql with one count(distinct) 的情况，相比于hive来说，做了优化 select a,count(distinct b) from...业务能力的提升、自身软能力的提升、技术能力的提升等。 精读源码，是一种有效的修炼技术内功的方式~~
元旦前一周到现在总共接到9个sparksql相关的优化咨询，这些案例中，有4个和count(distinct)有关。...本来以为count(distinct)是老知识点了，之前有总结过相关的内容： sparksql源码系列 | 一文搞懂with one count distinct 执行原理 spark sql多维分析优化...我们知道sparksql处理count(distinct)时，分两种情况： with one count distinct more than one count distinct 这两种情况，sparksql...处理的过程是不相同的 其中【with one count distinct】在sparksql源码系列 | 一文搞懂with one count distinct 执行原理 一文中详细介绍过啦，这篇主要分析一下...如果sql中没有非distinct类的聚合，比如，sql是： select count(distinct a) as a_num, count(distinct b) as b_num
README-EN 基于SparkSQL实现了一套即席查询服务，具有如下特性： 优雅的交互方式，支持多种datasource/sink，多数据源混算 spark常驻服务，基于zookeeper的引擎自动发现...负载均衡，多个引擎随机执行 多session模式实现并行查询 采用spark的FAIR调度，避免资源被大任务独占 基于spark的动态资源分配，在无任务的情况下不会占用executor资源 支持Cluster...的关联 对数据源操作的权限验证 支持的数据源：hdfs、hive、hbase、kafka、mysql、es、mongo 支持的文件格式：parquet、csv、orc、json、text、xml 在Structured...创建的temp view名 ，设置了该值后只获取rowkey对应的数据 无 可获取指定rowkey集合对应的数据，spark.rowkey.view.name 即是rowkey集合对应的tempview..."name" 参数 说明 默认值 hbase.zookeeper.quorum zookeeper地址 localhost:2181 hbase.table.rowkey.field spark临时表中作为
写一篇水水的技术文，总结一下sparksql中不同stage的并行执行相关，也是来自于一位群友的提问： 我们群里有很多技术很棒并且很热心的大佬，哈哈~ Hive中Job并发执行 hive中，同一sql...Spark中多个Stage的并发执行 先给结论： 没有相互依赖关系的Stage是可以并行执行的，比如union all 两侧的sql 存在依赖的Stage必须在依赖的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队列中 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中 private def getMissingParentStages(stage...并将依赖的RDD放入waitingForVisit中，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
这篇文章主要介绍sparksql中Distribution的源码体系，Distribution是我们理解Physical Plan、executed Plan、shuffle、SparkSQL的AQE机制等的一个比较基础的知识点...Distribution定义了查询执行时，同一个表达式下的不同数据元组（Tuple）在集群各个节点上的分布情况。 它用在什么地方呢？...HashAggregate(keys=[a#3], functions=[count(1)], output=[a#3, count(b)#11L]) +- HashAggregate(keys=[a...在Spark中，这样的处理单元就是RDD的一个partition，因此也就是要满足“所有group by 的column具有相同value的record被分配到RDD的同一个partition中”。...的实现简单来说就是把join两边的RDD中具有相同id的partition zip到一起进行关联。
一副好的平面设计如果要达到强烈的视觉冲击，这就要求在版式设计中，有创新的版式，能够体现主题，使人们的视觉感受上产生不同的效果版面是报纸各种内容编排布局的整体表现形式。...平面构成以形式美为主要表现方式并散发出独特的艺术魅力，是因为它从生活中发现源泉，发现美，模拟生活中的各种美的现象，把它用艺术的形式表现出来，形成了我们看到的平面设计中的形式美规律。...所以用在我们的美术中这种规律很符合万事万物的形成规律，也就符合美的规律。 ? 微信公众号：PingMianDesigner （平面设计） 分享最顶尖的设计理论、教程、干货 !...因为平面构成是抽象出形式美的艺术，它把大自然中的事物归结为简单的点、线、面。由点、线、面的疏密、大小、方向、色彩、形状、等等的不同形成元素的基本变化。 ?...密集与发射是相对立的两种骨骼，是一种常用的组织图面的方法，整个形在图面中可自由散布，有疏有密。)正因为平面构成是运用骨骼形式体现美的原则，才就成了平面构成的骨骼、章法、内容。 ?
该模型中的每个操作都由 3 种方法组成： open() -用于算子的初始化操作，一般也会调用子节点的该方法来初始化整棵树； next() - 根据算子类型进行具体的实现，首先会调用子节点的Next()方法...其实在spark中用的就这种模式，比如sparksql生成的物理执行计划节点中，会实现next()函数： 1.2、火山迭代模型的缺点 1）虚函数调用 在火山迭代模型中，处理一次数据最少需要调用一次next...这些函数的调用是由编译器通过虚函数调度实现的。 虚函数慢的原因： 虚函数通常通过虚函数表来实现，在虚表中存储函数指针，实际调用时需要间接访问，这需要多一点时间。...在 WSCG 版本中，编译器实际上将中间数据放置在 CPU 寄存器中，有效地利用一些 L1、L2、L3 不同级别的 CPU 缓存。...构造此算子的输出 RDD 时，将异步启动 Spark 作业，以计算广播关系的值。然后将这些数据放入 Spark 广播变量中。流式关系不会被 Shuffle。
本文的开头，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的简称。...本篇是该系列的第二篇，我们来讲一讲SparkSQL中DataFrame创建的相关知识。 说到DataFrame，你一定会联想到Python Pandas中的DataFrame，你别说，还真有点相似。...4、总结 今天咱们总结了一下创建Spark的DataFrame的几种方式，在实际的工作中，大概最为常用的就是从Hive中读取数据，其次就可能是把RDD通过toDF的方法转换为DataFrame。...spark.sql()函数中的sql语句，大部分时候是和hive sql一致的，但在工作中也发现过一些不同的地方，比如解析json类型的字段，hive中可以解析层级的json，但是spark的话只能解析一级的...json（这是我在工作中的发现，也可能不太对，大家可以自己尝试一下）。
一、查询语句形式 1.叶子语句 2.复合语句(一条复合语句可以是多条叶子语句和多个复合语句组成) 二、查询和过滤的区别 1.过滤是将查询设置为是否匹配(只有是和否两种情况)，查询会缓存 2.查询是判断文档是否匹配同时判断文档的匹配程度...(_score字段)，查询不缓存 三、查询 1.match_all查询简单的匹配所有文档 { “match_all”: {}} 2.match匹配指定字段（可能是精确查询也可能是全文查询）...” ], “query”: “build too” } 4.range查询找出落在指定区间内的数字或者时间 { “range”: { “age”: {...}} 7.exists查询文档中包含指定字段有值 { “exists”: { “field”: “create_time” } } 备注：Missing... “filter”: { “match”: {“age”:26} } } } } b)使用constant_score可以取代只有filter的bool
查询处理架构可以通过下图进行简要描述。 Citus 的查询处理管道涉及两个组件： 分布式查询计划器和执行器 PostgreSQL 计划器和执行器 我们将在后续部分中更详细地讨论它们。...分布列上的键值查找或修改查询的规划过程略有不同，因为它们恰好命中一个分片。一旦计划器收到传入的查询，它需要决定查询应该路由到的正确分片。为此，它提取传入行中的分布列并查找元数据以确定查询的正确分片。...然后它从每个片段查询中获取结果，合并它们，并将最终结果返回给用户。...但是，子查询中的 LIMIT 意味着子查询不能作为片段的一部分执行。...这个例子展示了 Citus 如何使用分布式子计划在多个步骤中执行查询，以及如何使用 EXPLAIN 来了解分布式查询执行。
前言 Mysql的join是什么，join这个单词的意思是加入、参加、连接，而在数据库中，也是连接的意思，将两个表连接起来查询出我们想要的数据。...在数据库中，join的用法主要分成三种，分别是左连接、右连接和内连接，但是实际运用中，两个表之间的操作，是一共有七种，那我们今天就开始认识一下这七种用法吧 下面所有的椭圆都代表两个不同的表，假定左边为test1...`uid`; [20210608204132317.png] 在表中，test1中的109和108，test2的100没有被查询出来 总结：查询到的内容是两个表共有的部分 6.左独有 [7f64dbcc47d5736d8a1a3fc32e862282...test2.uid IS NULL; [2021060820420379.png] 这里查询出了test1表中独有108、109的数据 总结：查询的是左表中右表没有的内容 7.右独有 [06ada01c20ebe487a33f578e6ada3214...test1.uid IS NULL; [20210608204237365.png] 这里查询出了test2表中独有100的数据 总结：查询的是右表中左表没有的内容
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