特别是,像Shark一样,Spark SQL支持所有现有的Hive数据格式,用户定义的函数(UDF)和Hive Metastore。有了将在Apache Spark 1.1.0中引入的功能,Spark SQL在TPC-DS性能上击败Shark几乎一个数量级。 对于Spark用户,Spark SQL成为操纵(半)结构化数据的力量,以及从提供结构的源(如JSON,Parquet,Hive或EDW)中提取数据。它...
Spark 在 2016 年 7 月改用 Antlr4 重新实现 Parser。2016 年 7 月至今,Spark 社区发展的最为稳健和活跃的功能模块即为 Spark SQL。 本期是 DataFun 深入浅出 Apache Spark 第二期的分享,主要介绍 Apache Spark SQL 原理,包括: 1. Apache Spark SQL 基本概念 2. Apache Spark SQL 核心组件 3. Apache ...
今天的主题主要讲的是Spark，因此特别提到，在 Cyber Engine 中，针对 Spark 进行了大量的性能优化和稳定性提升，同样对Flink 也做了许多稳定性方面的优化。此外，Cyber Engine 基于 Spark 实现了统一的 SQL 查询平台——Cyber SQL，能够支持机器查询、联邦查询等多种查询方式，补充了非 ETL 场景下的大数据处理需求。
SQL解析入口是SqlBaseParser，当Spark接收到SQL文本之后，先传递给SqlBaseParser，调用其方法，然后传递给ANTLR4去生成抽象语法树（AST）。以下两张图是对上述整个过程的总结。3.Spark SQL解析核心实现类 前文讲到了SqlBaseParserBaseVisitor，Spark在其最新代码中的实现是DataTypeAstBuilder。在此前的代码中，AstBuilder...
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...
.config("spark.some.config.option", "some-value") .getOrCreate(); 在Spark存储库中的“ examples / src / main / java / org / apache / spark / examples / sql / JavaSparkSQLExample.java”中找到完整的示例代码。 SparkSessionSpark 2.0中的内置支持Hive功能,包括使用HiveQL编写查询,访问Hive UDF...
- Spark SQL：提供了对结构化和半结构化数据的SQL查询功能。- DataFrames and Datasets：提供了一种高级抽象，使得数据可以以表格的形式进行操作。- Spark Streaming：支持实时数据流处理。- MLlib：是Spark的机器学习库，提供了一系列的算法和工具。- GraphX：用于图的并行计算。6. 部署：Spark 可以在各种环境中...
Spark Plan使用策略的查询计划(Query Planner)生成,例如,逻辑计划的Join可以对应到物理计划的SortMergeJoin或者BroadcastHashJoin。 SQL优化技巧 示例一:复用exchange exchange代表shuffle,物理中的物理数据移动。 复用exchange需要: 不同的分支是完全相同的 可以通过spark.sql.exchange.reuse来关闭 ...
sql分析和执行的通用过程,这个与是否用spark无关,应该是非常general的问题 spark sql中具体实现时的整体架构 源码阅读时碰到的scala特殊语法,也就是常说的语法糖问题 为什么需要SQL SQL是一种标准,一种用来进行数据分析的标准,已经存在多年。 在大数据的背景下,随着数据规模的日渐增大,原有的分析技巧是否就过时了呢?
六、Hive、SparkSQL、Impala性能对比 参照cloudera公司做的性能基准对比测试，所有测试都运行在一个完全相同的21节点集群上，每个节点只配有64G内存。之所以内存不配大，就是为了消除人们对于Impala只有在非常大的内存上才有好性能的错误认识。配置：双物理CPU，每个12核，Intel Xeon CPU E5-2630L 0 at 2.00GHz12...