Spark SQL 端到端的完整优化流程主要包括两个阶段：Catalyst 优化器和 Tungsten。其中，Catalyst 优化器又包含逻辑优化和物理优化两个阶段。...为了把开发者的查询优化到极致，整个优化过程的运作机制设计得都很精密，因此我会用三讲的时间带你详细探讨。 下图就是这个过程的完整图示，你可以先通过它对优化流程有一个整体的认知。...然后随着我的讲解，逐渐去夯实其中的关键环节、重要步骤和核心知识点，在深入局部优化细节的同时，把握全局优化流程，做到既见树木、也见森林。...图片 我们先来看一个例子，例子来自电子商务场景，业务需求很简单：给定交易事实表 transactions 和用户维度表 users，统计不同用户的交易额，数据源以 Parquet 的格式存储在分布式文件系统...val userFile: String = _ val usersDf = spark.read.parquet(userFile) usersDf.printSchema /** root |--
是否可直接将SQL运行在大数据平台？ 先看如何用MapReduce实现SQL数据分析。 1 MapReduce实现SQL的原理 常见的一条SQL分析语句，MapReduce如何编程实现？...所以打开Hive源码，看join代码，会看到一个两层for循环，对来自两张表的记录进行连接操作。...Spark诞生，也推出自己的SQL引擎Spark SQL，将SQL语句解析成Spark的执行计划，在Spark执行。...由于Spark比MapReduce快很多，Spark SQL也比Hive快很多，随Spark普及，Spark SQL也逐渐被接受。...后来Hive推出Hive on Spark，将Hive的执行计划直接转换成Spark的计算模型。 还希望在NoSQL执行SQL，毕竟SQL发展几十年，积累庞大用户，很多人习惯用SQL解决问题。
连接到Hive Metastore之后，咱们就可以绕过第一步，直接使用sql API去访问Hive中现有的表，方便！...有，Spark with Hive集成的第三种途径，就是使用Beeline客户端，去连接Spark Thrift Server，从而完成Hive表的访问与处理。...Beeline原是Hive客户端，通过JDBC接入Hive Server 2。Hive Server 2可同时服务多个客户端，提供多租户的Hive查询服务。...而SQL查询在接入到Spark Thrift Server之后，它首先会交由Spark SQL优化引擎进行一系列的优化。...在客户端与服务端之间成功建立连接（Connections）之后，咱们就能在Beeline客户端使用SQL语句处理Hive表了。
与基础的 Spark RDD API 不同，Spark SQL 提供了更多数据与要执行的计算的信息。在其实现中，会使用这些额外信息进行优化。...Spark SQL 也支持从 Hive 中读取数据，如何配置将会在下文中介绍。使用编码方式来执行 SQL 将会返回一个 Dataset/DataFrame。...概念上相当于关系数据库中的表或 R/Python 下的 data frame，但有更多的优化。...Hive 的这种系统常用的优化方法。...这些选项描述了多个 workers 并行读取数据时如何分区。
SQL Spark SQL 的功能之一是执行 SQL 查询.Spark SQL 也能够被用于从已存在的 Hive 环境中读取数据.更多关于如何配置这个特性的信息, 请参考 Hive 表 这部分....指定 Hive 表的存储格式 创建 Hive 表时，需要定义如何 从/向 文件系统 read/write 数据，即 “输入格式” 和 “输出格式”。...他们描述如何从多个 worker 并行读取数据时将表给分区。partitionColumn 必须是有问题的表中的数字列。...Hadoop archive Hive 优化 有少数 Hive 优化还没有包含在 Spark 中。...对于查询结果合并多个小文件: 如果输出的结果包括多个小文件, Hive 可以可选的合并小文件到一些大文件中去，以避免溢出 HDFS metadata. Spark SQL 还不支持这样.
说明 hive 底层会自动帮我们进行优化，所以这两条sql语句执行效率是一样的。...input_tables：描述一段SQL依赖的数据来源表，里面存储的是Hive表名的列表。...通过这种方式，可以快速查看SQL读取的分区是否出现异常。 场景二：理清表的输入，帮助理解程序的运行，特别是有助于理解有多重子查询，多表连接的依赖输入。...SQL并不等价，代码1在内连接（inner join）中的连接条件（on）中加入非等值的过滤条件后，并没有将内连接的左右两个表按照过滤条件进行过滤，内连接在执行时会多读取part=0的分区数据。...细节实现 Hive on Spark解析SQL的过程 SQL语句在分析执行过程中会经历下图所示的几个步骤 语法解析 操作绑定 优化执行策略 交付执行 语法解析 语法解析之后，会形成一棵语法树，如下图所示
Hive SQL优化处理Hive的存储引擎和计算引擎Hive的文件存储格式都有哪些Hive中如何调整Mapper和Reducer的数目介绍下知道的Hive窗口函数，举一些例子Hive的count的用法Hive...Hive如何优化join操作Hive的mapjoinHive语句的运行机制，例如包含where、having、group by、orderby，整个的执行过程?...Spark SQL的执行原理?Spark SQL的优化?说下Spark checkpointSpark SQL与DataFrame的使用?Sparksql自定义函数?怎么创建DataFrame?...说下各自的特点和过程若Spark要保存数据到HDFS上，要用什么算子?Hive SQL和Spark SOL的区别?各自优势和不足?为什么不用Spark SQL替代Hive SOL?...死锁产生的条件是什么?如何预防死锁?介绍下数据库的ioin(内连接，外连接，全连接)，内连接和外连接(左，右连接)的区别MySQL的join过程MySQL有哪些存储引擎?
1.谈谈你对Spark SQL的理解 Spark SQL是一个用来处理结构化数据的Spark组件，前身是shark，但是shark过多的依赖于hive如采用hive的语法解析器、查询优化器等，制约了Spark...SQL与HiveSQL 7.说说Spark SQL解析查询parquet格式Hive表如何获取分区字段和查询条件 问题现象 sparksql加载指定Hive分区表路径，生成的DataSet没有分区字段...(s"${path}") 10.说说Spark SQL如何选择join策略 在了解join策略选择之前，首先看几个先决条件： 1. build table的选择 Hash Join的第一步就是根据两表之中较小的那一个构建哈希表...比如，对于join语句中指定不等值连接条件的下述SQL不会产生笛卡尔积: --在Spark SQL内部优化过程中针对join策略的选择，最终会通过SortMergeJoin进行处理。...那么，如何判断SQL是否产生了笛卡尔积就迎刃而解。 在利用Spark SQL执行SQL任务时，通过查看SQL的执行图来分析是否产生了笛卡尔积。如果产生笛卡尔积，则将任务杀死，进行任务优化避免笛卡尔积。
共享的Hive Metastore Hive Metastore（HMS）可与多个引擎（例如Impala和Spark）互操作，从而简化了引擎与用户数据访问之间的互操作。...Hive集成Spark 您可以使用Hive从Apache Spark应用程序查询数据，而无需解决方法。Hive Warehouse Connector支持从Spark读取和写入Hive表。...您几乎没有执行HMS或仅在云中进行HMS的配置。 Spark集成 在某些情况下，Spark和Hive表可以使用Hive Warehouse连接器进行互操作。...您可以使用Hive Warehouse连接器从Spark访问ACID和外部表。...您不需要Hive Warehouse Connector即可从Spark读取Hive外部表并从Spark写入Hive外部表。
增量拉取 {#hive-incr-pull} HiveIncrementalPuller允许通过HiveQL从大型事实/维表中增量提取更改， 结合了Hive（可靠地处理复杂的SQL查询）和增量原语的好处...以下是HiveIncrementalPuller的配置选项 | 配置 | 描述 | 默认值 | |hiveUrl| 要连接的Hive Server 2的URL | | |hiveUser| Hive Server...| | |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。...读优化表 {#spark-ro-view} 要使用SparkSQL将RO表读取为Hive表，只需按如下所示将路径过滤器推入sparkContext。...对于Hudi表，该方法保留了Spark内置的读取Parquet文件的优化功能，例如进行矢量化读取。
（3）有一hive sql，怎么计算这个sql会产生多少个map数？ （4）怎么查看hive有什么自带函数？怎么查看函数的详细信息？ （5）Hive支持哪些基木数据类型？...：a,.b,c三个表内连接，连接字段都是key，怎样写连接语句？...（13）两大表连接，发生了数据倾斜，有几个reduce无法完成，怎么查找发生数据领斜的原因？应该怎样优化？ 语句：select t1....*,nvl(t2.x,1) from t1 left join t2 on t1.guid = t2.guid （15）如何用hive q！...” 真实面试案例（三） 1）技术部分 （1）我看你上面写了你会Spark，那你用Spark写一下刚刚那道题的代码，不能用Spark SQL （2）我看你上面有写到熟悉Hive原理和优化，你说一下怎么优化
通过可视化界面可以直观发现某些任务中的异常情况，以及发现某些严重消耗资源的表或业务，及时通知相关负责人有针对性的分析处理和优化。...数据如何同步以及权限管理等 Hive库表元数据信息统计 这里对Hive库表统计信息主要是指：行数、文件数、所占HDFS存储大小、最后一次操作时间等。...本文主要介绍如何利用Hive和Spark进行对Hive库、分区表/非分区表相关指标的统计。...Hive和Spark对Hive库表元数据信息统计的主要区别 对Hive表元数据信息统计的SQL语法支持不同 如Spark支持对Hive分区表进行表级别的统计，但Hive需要指定到具体分区 对Hive表元数据信息统计在...Hive数据导入HBase引起数据膨胀引发的思考 Hive Join优化 如何有效恢复误删的HDFS文件 Spark存储Parquet数据到Hive，对map、array、struct字段类型的处理
spark SQL经常需要访问Hive metastore，Spark SQL可以通过Hive metastore获取Hive表的元数据。...但是如果要像hive一样持久化文件与表的关系就要使用hive，当然可以不启动hive程序使用spark提供的HiveContext类即可。 ...* from default.person ") 5.使用sprk-sql命令启动shell模式 启动spark-sql时指定mysql连接驱动位置(启动spark-sql那么就和hive的操作一样，...select * from default.person limit 2 spark sql如何向元数据中添加数据？...因为元数据库中只是存放表对应数据在hdfs的地址，并没有存放表的数据信息,spark sql可以创建表，但是无法向表中添加数据比如insert语句。注意与把DF数据存储到数据库不是一个概念。
所以Spark SQL的应运而生，它是将Spark SQL转换成RDD，然后提交到集群执行，执行效率非常快！同时Spark SQL也支持从Hive中读取数据。...提供统一的数据访问，以相同的方式连接到任何数据源。DataFrames和SQL提供了一种访问各种数据源的通用方法，包括Hive、Avro、Parquet、ORC、JSON和JDBC。...您甚至可以通过这些源连接数据。 支持Hive集成。在现有仓库上运行SQL或HiveQL查询。Spark SQL支持HiveQL语法以及Hive SerDes和udf，允许您访问现有的Hive仓库。...三、核心概念：DataFrames和Datasets DataFrame DataFrame是组织成命名列的数据集。它在概念上等同于关系数据库中的表，但在底层具有更丰富的优化。...它提供了RDD的优点（强类型化，使用强大的lambda函数的能力）以及Spark SQL优化后的执行引擎的优点。
Spark SQL的一个重要特点就是能够统一处理关系表和RDD，使得开发人员可以轻松的使用SQL命令进行外部查询，同时进行更加复杂的数据分析。...Shark即Hive on Spark，本质上是通过Hive的HQL进行解析，把HQL翻译成Spark上对应的RDD操作，然后通过Hive的Metadata获取数据库里表的信息，实际为HDFS上的数据和文件...1）、解决的问题 Spark SQL 执行计划和优化交给优化器 Catalyst； 内建了一套简单的SQL解析器，可以不使用HQL； 还引入和 DataFrame 这样的DSL API，完全可以不依赖任何...第二、统一的数据访问 连接到任何数据源的方式相同。 第三、兼容Hive 支持Hive HQL的语法，兼容hive(元数据库、SQL语法、UDF、序列化、反序列化机制)。 ...第四、标准的数据连接 可以使用行业标准的JDBC或ODBC连接。
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...优化过程也是通过一系列的规则来完成，常用的规则如谓词下推（Predicate Pushdown）、列裁剪（Column Pruning）、连接重排序（Join Reordering）等。...此外，Spark SQL中还有一个基于成本的优化器（Cost-based Optmizer），是由DLI内部开发并贡献给开源社区的重要组件。该优化器可以基于数据分布情况，自动生成最优的计划。...注意 spark sql 可以跨数据源进行join，例如hdfs与mysql里表内容join Spark SQL运行可以不用hive，只要你连接到hive的metastore就可以 2....textfile 如何创建外部表？ create external table… SparkSQL 四大特性 DataFrame与RDD的比较？
有了 Iceberg 的表结构，可以中间使用 Flink，或者 spark streaming，完成近实时的数据接入。...这样避免了多个 task 处理提交很多小文件的问题，且不需要额外的维护代码，只需在建表的时候指定属性 write.distribution-mode，该参数与其它引擎是通用的，比如 Spark 等。.../iceberg/warehouse 模式二：元数据共用 hive.metastore 在 spark-defaults.confspark.sql.catalog.hive_iceberg = org.apache.iceberg.spark.SparkCatalogspark.sql.catalog.hive_iceberg.type...spark.sql.catalog.iceberg.type = hive spark.sql.catalog.iceberg.uri = thrift://node182:9083 其中 spark.sql.catalog.iceberg.uri...此处连接的端口号从 hive-site.xml 中配置读取 hive.server2.thrift.port 25001<
---- 本文目录 一、Apache Spark 二、Spark SQL发展历程 三、Spark SQL底层执行原理 四、Catalyst 的两大优化 传送门：Hive SQL底层执行过程详细剖析 一...二、Spark SQL发展历程 我们知道Hive实现了SQL on Hadoop，简化了MapReduce任务，只需写SQL就能进行大规模数据处理，但是Hive也有致命缺点，因为底层使用MapReduce...产生了问题： 因为 Shark 执行计划的生成严重依赖 Hive，想要增加新的优化非常困难； Hive 是进程级别的并行，Spark 是线程级别的并行，所以 Hive 中很多线程不安全的代码不适用于 Spark...SparkPlanner模块：转化为物理执行计划 根据上面的步骤，逻辑执行计划已经得到了比较完善的优化，然而，逻辑执行计划依然没办法真正执行，他们只是逻辑上可行，实际上Spark并不知道如何去执行这个东西...CBO：基于代价的优化 就是在SparkPlanner对优化后的逻辑计划生成了多个可以执行的物理计划Physical Plan之后，多个物理执行计划基于Cost Model选取最优的执行耗时最少的那个物理计划
Hive hive.apache.org Hive 是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供完整的 sql 查询功能，可以将 sql 语句转换为 MapReduce...几点说明： 1）Spark SQL的应用并不局限于SQL； 2）访问hive、json、parquet等文件的数据； 3）SQL只是Spark SQL的一个功能而已； 4）Spark SQL这个名字起的并不恰当...1）典型的我们可以使用hive，你hive过来就是一个SQL语句，SQL语句就是一个字符串，那么这个字符串如何才能够被Catalyst进行解析呢，或者说如何将一个SQL语句翻译成spark的作业呢，他要经过解析的...Presto和Spark SQL有很大的相似性，这是它区别于Hive的最根本的区别。...4.多核并行处理 5.在多个服务器上分布式处理 6.SQL支持 7.向量化引擎 8.实时数据更新 9.索引 10.支持在线查询 11.支持近似计算 12.数据复制和对数据完整性的支持。
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