导读 SQL 诞生于 20 世纪 70 年代,至今已有半个世纪。SQL 语言具有语法简单,低学习门槛等特点,诞生之后迅速普及与流行开来。由于 SQL 具有易学易用的特点,使得开发人员容易掌握,企业若能在其计算机软件中支持 SQL,则可顺应当今降本增效的行业发展趋势。Spark 早期的 0.6 版本,主要围绕着 Spark Core 的功能,比如支...
1. Spark SQL执行流程 Spark SQL的执行流程经过了解析层、优化层、执行计划层,直到最后成为真正可执行的物理进程(例如JVM进程或Native进程)。执行流程的第一步就是解析层,解析层中有一个Spark SQL Parser,作为最前端的组件。该组件封装了很多子组件,其中很多是基于 ANTLR 实现的。在此基础上,Spark SQL 实现了对 ...
使用Fabric 笔记本通过 Spark 分析和转换数据。 使用SQL 查询 OneLake 上的一个数据副本。 先决条件 开始之前,必须: 下载并安装OneLake 文件资源管理器。 创建包含湖屋项的工作区。 下载WideWorldImportersDW 数据集。 可以使用Azure 存储资源管理器连接到https://azuresynapsestorage.blob.core.windows.net/sampledata...
需求 使用Spark連接器 適用於 Azure SQL 資料庫 和 SQL Server 的Apache Spark 連接器可讓這些資料庫作為 Apache Spark 作業的輸入數據源和輸出數據接收器。 它可讓您在巨量數據分析中使用即時事務數據,並保存特定查詢或報告的結果。相較於內建 JDBC 連接器,此連接器提供將數據大量插入 SQL 資料庫的能力。 它可...
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 ...
Import org.apache.spark.sql.functions 用户定义函数(UDF):UDF允许根据Scala规则创建用户定义函数。 聚合函数:它们对一组行进行操作,并计算每组的返回值。 窗口化聚合(Windows):对一组行进行操作,并为组中的每一行计算返回值。 Spark SQL的优点 在本节中,我们将讨论Apache Spark SQL的各种优点: ...
【IT168 资讯】Apache Spark是一款快速、灵活且对开发者友好的工具，也是大型SQL、批处理、流处理和机器学习的领先平台。2009年，Apache Spark从美国U.C. Berkeley的 AMPLab为起步，现在已经成为世界上主要的大数据分布式处理框架之一。Spark可以以各种方式进行部署，为Java、Scala、Python和R编程语言提供本地绑定，并...
Spark 1.6看到了Dataset类作为DataFrame的类型化版本而引入。在Spark 2.0中,DataFrames实际上是Datasets的特殊版本,我们有type DataFrame = Dataset [Row],因此DataFrame和Dataset API是统一的。 表面上,DataFrame就像SQL表。Spark 2.0将这种关系提升到一个新水平:我们可以使用SQL来修改和查询DataSets和DataFrames。通过限制...
上面的 Rule 中 CollapseCodegenStages 是重头戏,这就是大家熟知的全代码阶段生成,Catalyst 全阶段代码生成的入口就是这个规则。当然,如果需要 Spark 进行全阶段代码生成,需要将 spark.sql.codegen.wholeStage 设置为 true(默认)。 为什么需要代码生成 在介绍代码生成之前,我们先来了解一下 Spark SQL 为什么需要引入代码...
Apache Spark SQL是一个用于处理结构化数据的分布式计算引擎。它提供了一个高级的API,可以通过SQL查询、DataFrame和DataSet等方式来进行数据处理和分析。优化Apache Spark SQL查询是提高查询性能和效率的关键步骤。 优化Apache Spark SQL查询的方法有以下几个方面: 数据分区和分桶:在数据加载到Spark中时,可以根据数据的特...