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 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 ...
Apache Spark 的发展历史始于2009年，当时它是加州大学伯克利分校AMP实验室的一个研究项目，目的是解决大规模数据处理问题 。2010年，Spark 作为开源项目对外发布，并因其简化的MapReduce编程模型和高效的分布式计算能力迅速受到关注 。2013年，Spark 加入Apache软件基金会，并成为Apache的顶级项目 。Spark 的成功部分归...
.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这一篇是与spark相关的, 我做过一个spark sql相关的小开源项目, 打算作为校招的敲门砖, 所以特地研究了这块的原理, 重点关注的是catalyst引擎的问题, 包括后续的spark sql物理执行… 大菜菜发表于大菜菜 大... 第八篇|Spark SQL百万级数据批量读写入MySQL 大数据技术...发表于Spark Spark SQL在HBase的...
Apache SparkSQL是一个重要的Spark模块,我们可以使用Python、Java和Scala中的DataFrame和DataSet简化结构化数据处理流程,该过程从企业收集数据并形成分布式数据集合。 使用Spark SQL,我们可以从Spark程序内部通过标准数据库连接器(JDBC/ODBC)连接到Spark SQL外部工具查询数据。
Apache Spark是一个开源的大数据处理框架,它提供了丰富的API和工具,用于高效地处理和分析大规模数据集。其中,Spark DataFrame和SQL是Spark提供的用于处理结构化数据的模块。 非重复计数是指对数据集中的元素进行去重并计数的操作。在Spark中,可以使用DataFrame或SQL来实现非重复计数。 使用DataFrame进行非重复计数的方...
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?
使用Apache Spark 进行转换并使用 SQL 查询数据 连接到 ADLS 并使用 Azure Databricks 转换数据 使用Azure Databricks 引入数据和分析 快捷方式 打开访问 与Azure 服务集成 保护和管理数据 适用于 Windows 的 OneLake 文件资源管理器 在OneLake 数据中心中发现数据 计费和消耗 OneLake 事件 参考 下载PDF Learn...