首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往
  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    sparksql 概述

    从API易用性角度上看,DataFrame API提供是一套高层关系操作,比函数式RDD API要更加友好,门槛更低。 ? 上图直观地体现了DataFrame和RDD区别。...而右侧DataFrame却提供了详细结构信息,使得Spark SQL可以清楚地知道该数据集中包含哪些列,每列名称和类型各是什么。 DataFrame是为数据提供了Schema视图。...而Spark SQL查询优化器正是这样做。 简而言之,逻辑查询计划优化就是一个利用基于关系代数等价变换,将高成本操作替换为低成本操作过程。 ? 什么是DataSet?...1)是Dataframe API一个扩展,是Spark最新数据抽象。 2)用户友好API风格,既具有类型安全检查也具有Dataframe查询优化特性。...4)样例类被用来在Dataset中定义数据结构信息,样例类中每个属性名称直接映射到DataSet中字段名称。

    1K30

    SparkSql优化器-Catalyst

    四,在Sparksql使用Catalyst 在四个层面,可以使用Catalyst通用树转换框架,如下: (1),分析一个逻辑计划,解析引用,也即unresolved logical plan转化为logical...1,语法解析-Analysis SparkSql开始relation计算,既不是从一个SQL parser生成抽象语法树,也不是从DataFrame对象。...比如,我们想为SparkSql增加一个固定精度DECIMAL类型,我们想优化聚合规则,比如sum 和average均值。...目前基于cost-based优化仅仅用于选择join算法:对已知很小relations,sparksql会选择使用spark提供点对点广播功能实现Broadcast join。...我们发现使用quasiquotes进行代码生成是非常简单直接,我们观察到,即使SparkSql新贡献者也可以快速添加新类型表达式规则。

    2.7K90

    SparkSql LogicalPlanresolved变量

    在阅读SparkSql源码过程中,可能会遇到小迷惑 ? resolved主要用来标记当前 LogicalPlan 是否为经过了解析。...//当前logicalplan中所有的expressions都被解析了,并且该logicalplan子节点也被解析,刚当前logicalplanresolved会返回true lazy val...看两个案例 UnresolvedRelation UnresolvedRelation 是由ASTTree直接生成unresolved logical plan节点,还未被解析,所以resolved...具体它有没有被解析,主要依靠重写resolved变量来决定: ? 1、确认所有expressions都被解析 2、确认当前节点所有子节点都被解析 3、不能含有window函数。...把sparksql整体代码看一遍后,就很清楚啦,在生成resolved logical plan阶段,有一个ExtractWindowExpressions规则,这个规则专门负责把window函数抽取为

    60830

    SparkSQL 在有赞实践

    文 | 邹晨俊 on 大数据 前言 有赞数据平台从 2017 年上半年开始,逐步使用 SparkSQL 替代 Hive 执行离线任务,目前 SparkSQL 每天运行作业数量5000个,占离线作业数目的...2.1 可用性改造  可用性问题包括两方面,一个是系统稳定性,监控/审计/权限等,另一个是用户使用体验,用户以前习惯用 Hive,如果 SparkSQL 日志或者 Spark thrift server...2.3 小文件问题 我们在使用 SparkSQL 过程中,发现小文件问题比较严重,SparkSQL 在写数据时会产生很多小文件,会对 namenode 产生很大压力,进而带来整个系统稳定性隐患,最近三个月文件个数几乎翻了个倍...经过一波人工推广之后,头部任务节省资源相当客观,在2017年底,切换到 SparkSQL 任务数占比5%,占资源20%,资源使用仅占 Hive 运行10%-30%。...截止目前,执行引擎选择作业数中 SparkSQL 占比达到了73%,使用资源仅占32%,迁移到 SparkSQL 运行作业带来了67%资源节省。 ? ?

    1.7K01

    SparkSQL项目中应用

    到了Spark 1.3 版本Spark还可以使用SQL方式进行DataFrames操作。...前台我们使用ThriftServer连接后台SparkSQL,它是一个JDBC/ODBC接口,通过配置Hive-site.xml,就可以使前台用JDBC/ODBC连接ThriftServer来访问SparkSQL...对于标签、客户群探索增、删、改、查都是通过SparkSQL对HDFS上存储相应表文件进行操作,突破了传统数据库瓶颈,同时为以后客户群智能分析作了铺垫。...1.数据存储格式 我们使用Parquet面向列存存储文件存储结构,因为Parquet具有高压缩比特点且适合嵌套数据类型存储,能够避免不必要IO性能。...故使用压缩文件进行数据load.使用gzip进行压缩时,单个文件只能在一个节点上进行load,加载时间很长。

    76130

    简单回答:SparkSQL数据抽象和SparkSQL底层执行过程

    Spark 框架从最初数据结构RDD、到SparkSQL中针对结构化数据封装数据结构DataFrame,最终使用Dataset数据集进行封装,发展流程如下。 ?...SparkSQL底层如何执行 RDD 运行流程 ?...也就是说, 在 SparkSQL 中, 开发者代码即使不够优化, 也会被优化为相对较好形式去执行。 为什么 SparkSQL 提供了这种能力?...Catalyst 为了解决过多依赖 Hive 问题, SparkSQL 使用了一个新 SQL 优化器替代 Hive 中优化器, 这个优化器就是 Catalyst, 整个 SparkSQL 架构大致如下...可以使用 queryExecution 方法查看逻辑执行计划, 使用 explain 方法查看物理执行计划。 ? 也可以使用 Spark WebUI 进行查看: ?

    1.8K30

    SparkSQL 整体介绍

    是什么     SparkSql 是Spark提供 高级模块,用于处理结构化数据,开发人员可以使用HiveQL 和SQL语言 实现基于RDD大数据分析,     底层基于RDD进行操作,是一种特殊...将SQL查询与Spark无缝混合,可以使用SQL或者DataFrame API在Spark中进行结构化数据查询     2....SparkSql 与Hive区别     SparkSQL底层是基于Spark,调用RDD进行数据处理,Hive底层是基于HdfsYarn进行任务调度,调用MapReduce 进行数据处理。...所以说SparkSQL就是修改了Hive底层调用逻辑,把原来MapReduce引擎修改为RDD引擎,完全兼容HiveSQl语法。 SparkSql 优势     1....执行SparkSQL语法         7. 提交会话,查看结构 以上是对SparkSQL一个整体介绍,后面会对SparkSQL进行详细介绍和简单案例分析。

    11910
    领券