前言 Catalyst是Spark SQL核心优化器，早期主要基于规则的优化器RBO，后期又引入基于代价进行优化的CBO。但是在这些版本中，Spark SQL执行计划一旦确定就不会改变。...由于缺乏或者不准确的数据统计信息（如行数、不同值的数量、NULL值、最大/最小值等）和对成本的错误估算导致生成的初始计划不理想，从而导致执行效率相对低下。...Spark SQL自适应执行优化引擎（Adaptive Query Execution，简称AQE）应运而生，它可以根据执行过程中的中间数据优化后续执行，从而提高整体执行效率。...核心在于：通过在运行时对查询执行计划进行优化，允许Spark Planner在运行时执行可选的执行计划，这些计划将基于运行时统计数据进行优化，从而提升性能。...|| AdaptiveSparkPlan节点 应用了AQE的查询通常有一个或多个AdaptiveSparkPlan节点作为每个查询或子查询的root节点。
摘 要 在自定义的程序中编写Spark SQL查询程序 1.通过反射推断Schema package com.itunic.sql import org.apache.spark.sql.SQLContext... * Spark SQL * 通过反射推断Schema * by me: * 我本沉默是关注互联网以及分享IT相关工作经验的博客， * 主要涵盖了操作系统运维、计算机编程、项目开发以及系统架构等经验...{SparkConf, SparkContext} import org.apache.spark.sql....{Row, SQLContext} import org.apache.spark.sql.types._ /** * Created by itunic.com on 2017/1/2.... * Spark SQL * 通过StructType直接指定Schema * by me: * 我本沉默是关注互联网以及分享IT相关工作经验的博客， * 主要涵盖了操作系统运维、
例如我们有一个值是123456789,那么我们怎么只显示4567呢？ 示例 SELECT ... ... ,convert(varchar, table1.
作为Shark的继任者，Spark SQL的主要功能之一便是访问现存的Hive数据。在与Hive进行集成的同时，Spark SQL也提供了JDBC/ODBC接口。...Spark SQL外部数据源API的一大优势在于，可以将查询中的各种信息下推至数据源处，从而充分利用数据源自身的优化能力来完成列剪枝、过滤条件下推等优化，实现减少IO、提高执行效率的目的。...分区表的每一个分区的每一个分区列都对应于一级目录，目录以=的格式命名。...此外，Spark SQL也可以充分利用RCFile、ORC、Parquet等列式存储格式的优势，仅扫描查询真正涉及的列，忽略其余列的数据。...查询优化 Spark SQL的第三个目标，就是让查询优化器帮助我们优化执行效率，解放开发者的生产力，让新手也可以写出高效的程序。 ?
这个方法需要encoder （将T类型的JVM对象转换为内部Spark SQL表示形式）。这通常是通过从sparksession implicits自动创建。...这个方法需要encoder （将T类型的JVM对象转换为内部Spark SQL表示形式）。...这个方法需要encoder （将T类型的JVM对象转换为内部Spark SQL表示形式）， 或则可以通过调用 Encoders上的静态方法来显式创建。...sql函数 public Dataset sql(String sqlText) 使用spark执行sql查询，作为DataFrame返回结果。...用来sql parsing，可以用spark.sql.dialect来配置 read函数 public DataFrameReader read() 返回一个DataFrameReader,可以用来读取非流数据作为一个
SQL 除了使用 read API，还可以在对文件夹的所有文件执行 SQL 查询 val sqlDF = spark.sql("SELECT * FROM parquet....举个例子，我们可以使用下列目录结构存储上文中提到的人口属性数据至一个分区的表，将额外的两个列 gender 和 country 作为分区列： path └── to └── table...如果你不希望自动推断分区列的类型，将 spark.sql.sources.partitionColumnTypeInference.enabled 设置为 false 即可，该值默认为 true。...200 执行 join 和聚合操作时，shuffle 操作的分区数 分布式 SQL 引擎 使用 JDBC/ODBC 或命令行接口，Spark SQL 还可以作为一个分布式查询引擎。...SQL CLI 是一个很方便的工具，用来以 local 模式执行 Hive metastore 服务和执行查询。
在此基础上我们现在将探讨 Hudi 中的读取操作是如何工作的。 有多种引擎（例如 Spark、Presto 和 Trino）与 Hudi 集成来执行分析查询。...Spark 查询入门 Spark SQL是一个分布式SQL引擎，可以对大规模数据执行分析任务。典型的分析查询从用户提供的 SQL 开始，旨在从存储上的表中检索结果。...Spark SQL 接受此输入并继续执行多个阶段，如下图所示。 在分析阶段，输入被解析、解析并转换为树结构，作为 SQL 语句的抽象。查询表目录以获取表名称和列类型等信息。...FileSlice 作为 RDD 加载和读取。对于 Parquet 中的基本文件等列式文件，此读取操作通过仅读取必要的列来最大限度地减少传输的字节。 7....此属性指示查询引擎始终执行 RO 查询。运行下面的 SELECT 语句将返回记录的原始值，因为后续更新尚未应用于基本文件。
的开发，将重点放到 Spark SQL 上。...SQL到RDD中间经过了一个Catalyst，它就是Spark SQL的核心，是针对Spark SQL语句执行过程中的查询优化框架，基于Scala函数式编程结构。...列值裁剪(Column Pruning) 列值裁剪是当用到一个表时，不需要扫描它的所有列值，而是扫描只需要的id，不需要的裁剪掉。...此时就需要将逻辑执行计划转化为物理执行计划，也就是将逻辑上可行的执行计划变为Spark可以真正执行的计划。...age, id from table1 where age>20) a join (select id, cid from table2 where cid=1) b on a.id=b.id 就是提前将需要的列查询出来
上图是SQL查询例子， 该SQL的目标是在三表join的基础上算聚集， 并按照聚集列排序取topN。...impala的查询优化器支持代价模型： 利用表和分区的cardinality，每列的distinct值个数等统计数据， impala可估算执行计划代价， 并生成较优的执行计划。...impala支持两种分布式join方式， 表广播和哈希重分布：表广播方式保持一个表的数据不动，将另一个表广播到所有相关节点（图中t3）； 哈希重分布的原理是根据join字段哈希值重新分布两张表数据(譬如图中...接下来HAWQ的主节点Master下发执行计划给Query Executor执行，查询执行器利用HDFS NameNode将工作内容传递至HAWQ数据库的使用空间之中，如下图所示: ?...Spark SQL SparkSQL是Spark组件中的一部分，Spark SQL的查询优化器项目叫Spark Catalyst，在Spark SQL担任的角色是优化器，Spark SQL在2015年sigmod
SQL 是 Spark 处理结构化数据的一个模块.与基础的 Spark RDD API 不同, Spark SQL 提供了查询结构化数据及计算结果等信息的接口.在内部, Spark SQL 使用这个额外的信息去执行额外的优化...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....SQL CLI 是在本地模式下运行 Hive 转移服务并执行从命令行输入的查询的方便工具。...它可以通过设置 spark.sql.parquet.mergeSchema 到 true 以重新启用。 字符串在 Python 列的 columns（列）现在支持使用点（.）来限定列或访问嵌套值。...该列将始终在 DateFrame 结果中被加入作为新的列，即使现有的列可能存在相同的名称。
对于维度列就没那么简单了，因为它们需要支持过滤和聚合操作，因此每个维度需要下面三个数据结构： (1) 一个map，Key是维度的值，值是一个整型的id (2) 一个存储列的值得列表，用(1)中的map编码的...list (3) 对于列中的每个值对应一个bitmap，这个bitmap用来指示哪些行包含这个个值。...Spark SQL 的查询优化是Catalyst，Catalyst 将 SQL 语言翻译成最终的执行计划，并在这个过程中进行查询优化。...而 Spark SQL 最后执行还是会在 Spark 内将这棵执行计划树转换为 Spark 的有向无环图DAG 再执行。 ?...SparkSQL是Hadoop中另一个著名的SQL引擎，它以Spark作为底层计算框架，Spark使用RDD作为分布式程序的工作集合，它提供一种分布式共享内存的受限形式。
SparkSQL的前世今生 Spark SQL的前身是Shark，它发布时Hive可以说是SQL on Hadoop的唯一选择（Hive负责将SQL编译成可扩展的MapReduce作业），鉴于Hive的性能以及与...整个Spark SQL运行流程如下： 将SQL语句通过词法和语法解析生成未绑定的逻辑执行计划（Unresolved LogicalPlan），包含Unresolved Relation、Unresolved...映射下推(Project PushDown) 说到列式存储的优势，映射下推是最突出的，它意味着在获取表中原始数据时只需要扫描查询中需要的列，由于每一列的所有值都是连续存储的，所以分区取出每一列的所有值就可以实现...在Parquet中原生就支持映射下推，执行查询的时候可以通过Configuration传递需要读取的列的信息，这些列必须是Schema的子集，映射每次会扫描一个Row Group的数据，然后一次性得将该...在使用Parquet的时候可以通过如下两种策略提升查询性能： 类似于关系数据库的主键，对需要频繁过滤的列设置为有序的，这样在导入数据的时候会根据该列的顺序存储数据，这样可以最大化的利用最大值、最小值实现谓词下推
Spark SQL作为Spark生态的一员诞生，不再受限于Hive，只是兼容Hive。...而右侧的DataFrame却提供了详细的结构信息，使得Spark SQL 可以清楚地知道该数据集中包含哪些列，每列的名称和类型各是什么。 DataFrame是为数据提供了Schema的视图。...，支持代码自动优化 DataFrame与DataSet的区别 DataFrame： DataFrame每一行的类型固定为Row，只有通过解析才能获取各个字段的值， 每一列的值没法直接访问。...3.3 Spark SQL优化 Catalyst是spark sql的核心，是一套针对spark sql 语句执行过程中的查询优化框架。...因此要理解spark sql的执行流程，理解Catalyst的工作流程是理解spark sql的关键。而说到Catalyst，就必须提到下面这张图了，这张图描述了spark sql执行的全流程。
其次，可以执行SQL表格，缓存表格，可以阅读parquet/json/csv/avro数据格式的文档。...接下来将举例一些最常用的操作。完整的查询操作列表请看Apache Spark文档。...，第二个结果表格展示多列查询。...10、缺失和替换值 对每个数据集，经常需要在数据预处理阶段将已存在的值替换，丢弃不必要的列，并填充缺失值。pyspark.sql.DataFrameNaFunction库帮助我们在这一方面处理数据。...查询 原始SQL查询也可通过在我们SparkSession中的“sql”操作来使用，这种SQL查询的运行是嵌入式的，返回一个DataFrame格式的结果集。
Spark SQL，作为Apache Spark大数据框架的一部分，主要用于结构化数据处理和对Spark数据执行类SQL的查询。...通过Spark SQL，可以针对不同格式的数据执行ETL操作（如JSON，Parquet，数据库）然后完成特定的查询操作。...在这一文章系列的第二篇中，我们将讨论Spark SQL库，如何使用Spark SQL库对存储在批处理文件、JSON数据集或Hive表中的数据执行SQL查询。...相比于使用JdbcRDD，应该将JDBC数据源的方式作为首选，因为JDBC数据源能够将结果作为DataFrame对象返回，直接用Spark SQL处理或与其他数据源连接。...1G Spark SQL应用 Spark Shell启动后，就可以用Spark SQL API执行数据分析查询。
（2）统一的数据访问方式，Spark SQL 提供标准化的 SQL 查询。 ...3、Spark SQL 可以执行 SQL 语句，也可以执行 HQL 语句，将运行的结果作为 Dataset 和 DataFrame（将查询出来的结果转换成 RDD，类似于 hive 将 sql 语句转换成...4、DataSet 是 Spark 最新的数据抽象，Spark 的发展会逐步将 DataSet 作为主要的数据抽象，弱化 RDD 和 DataFrame。...4、你可以通过将 DataFrame 注册成为一个临时表的方式，来通过 Spark.sql 方法运行标准的 SQL 语句来查询。...("persons") // 执行 Spark SQL 查询操作 spark.sql("select * from perosns where age > 21").show()
1 Spark SQL 是什么 Spark SQL 是 Spark 中用来处理结构化数据的一个模块，它提供了一个编程抽象（DataFrame），并且可以作为分布式 SQL 的查询引擎。...Spark SQL 可以将数据的计算任务通过 SQL 的形式转换成 RDD再提交到集群执行计算，类似于 Hive 通过 SQL 的形式将数据的计算任务转换成 MapReduce，大大简化了编写 Spark...在 Spark 中，Spark SQL 并不仅仅是狭隘的 SQL，而是作为 Spark 程序优化、执行的核心组件。...绑定（Bind）：将 SQL 语句和数据库的数据字典（列、表、视图等）进行绑定，如果相关的 Projection 和 DataSource 等都在的话，则表示这个 SQL 语句是可以执行的，并生成可执行计划...），只保留查询用到的列，其它列裁剪掉，减少处理的数据量, 提升速度 3.3.5.
本次演讲介绍了字节跳动基于SparkSQL建设大数据查询统一服务TQS（Toutiao Query Service）的一些实践以及在执行计划调优、数据读取剪枝、SQL兼容性等方面对SparkSQL引擎的一些优化...作者来自字节跳动数据平台查询分析团队。 目标和能力 为公司内部提供 Hive 、 Spark - SQL 等 OLAP 查询引擎服务支持。...提供全公司大数据查询的统一服务入口，支持丰富的API接口，覆盖Adhoc、ETL等SQL查询需求 支持多引擎的智能路由、参数的动态优化 Spark-SQL/Hive引擎性能优化 针对SparkSQL，主要做了以下优化...一些其它优化 执行计划调优 执行计划的自动调优： Spark Adaptive Execution （ Intel®Software）,简称SparkAE，总体思想是将sparksql生成的1个job中的所有...Parquet文件读取原理： （1）每个rowgroup的元信息里，都会记录自己包含的各个列的最大值和最小值 （2）读取时如何这个值不在最大值、最小值范围内，则跳过RowGroup 生成hive
Apache Spark 2.2最近装备了高级的基于成本的优化器框架用于收集并均衡不同的列数据的统计工作 (例如., 基（cardinality）、唯一值的数量、空值、最大最小值、平均/最大长度，等等）...一个启发性的例子 在Spark2.2核心，Catalyst优化器是一个统一的库，用于将查询计划表示成多颗树并依次使用多个优化规则来变换他们。...Spark使用hash join，即选择小的join关系作为构建hash表的一方并选择大的join关系作为探测方。...有了两侧正确的表大小/基的信息，Spark 2.2会选择左方为构建方，这种选择会极大加快查询速度。 为了改进查询执行计划的质量，我们使用详细的统计信息加强了Spark SQL优化器。...查询的性能测试和分析 我们使用非侵入式方法把这些基于成本的优化加入到Spark，通过加入全局配置spark.sql.cbo.enabled来开关这个特性。
全） 为根级别的字段改变数据类型从 int到long 是（全） 将嵌套字段数据类型从int到long 是（全） 将复杂类型（映射或数组的值）数据类型从int到long 是（全） 0.11<* 相比之前版本新增...' \ --conf 'spark.sql.catalog.spark_catalog=org.apache.spark.sql.hudi.catalog.HoodieCatalog' 设置参数，删列：...原因 新增列 是 按列名查询，没有的列返回null 删除列 是 按列名查询，原有的列跳过 改列名 否 按列名查询不到old_field值，能查询到new_field的值 6.2 Hive遇到的问题...，文件原有列跳过 改列名 否 按列名查询不到old_field值，能查询到new_field的值 由于hive的查询依据的是hive metastore中的唯一版本的元数据，数据修改列后还需要同步到hive...是 按列名查询基础文件和日志文件，文件没有的列返回null 删除列 是 按列名查询基础文件和日志文件，文件原有列跳过 改列名 否 按列名查询不到old_field值，能查询到new_field的值
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