在大数据处理的领域,Spark SQL 已经成为一个流行的选择,用于执行复杂的查询和分析任务。而 ClickHouse 作为一个高性能的列式数据库,与 Spark SQL 的连接为数据分析提供了更多可能性。本文将详细介绍如何实现 Spark SQL 连接 ClickHouse,包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南和性能优化等方面。 版本...
Catalyst Optimizer是SparkSQL的核心组件(查询优化器),它负责将SQL语句转换成物理执行计划,Catalyst的优劣决定了SQL执行的性能。 查询优化器是一个SQL引擎的核心,开源常用的有Apache Calcite(很多开源组件都通过引入Calcite来实现查询优化,如Hive/Phoenix/Drill等),另外一个是orca(HAWQ/GreenPlum中使用)。 关系代数是查询...
我们是在Spark上把Presto HyperLogLog的类进行重构，所以说用Spark写入，然后用Presto去做 HyperLogLog，这样其实也是用一种预计算或是把储存的预计算和想要的结果数据场景来实现存储空间的优化，访问效率的话其实主要就是扫描数据量，第二就是SQL的优化。我们主要是关注，根据这些SQL的explain去看它到底是慢在哪里，是慢...
Spark部分是Spark的相关配置,主要配置Spark执行时所需的资源大小。 Input部分是定义数据源,其中pre_sql是从Hive中读取数据SQL,table_name是将读取后的数据,注册成为Spark中临时表的表名,可为任意字段。 filter部分配置一系列的转化,比如过滤字段 Output部分是将处理好的结构化数据写入ClickHouse,ClickHouse的连接配置。需...
1. Connector SQL 对于未来的发展,首先是 Connectors SQL,也就是把 Connector 进行 SQL 化,现在是 Flink-to-Hive 以及 Flink-to-ClickHouse,相对来讲,都是比较固化的一些场景,所以是可以进行 sql 化,除了把 HDFS 的路径指定以及用户指定,其他的一些过程都是可以 SQL 化描述出来的。 2. Delta lake Flink 是流...
Spark 写入 ClickHouse API SparkCore写入ClickHouse,可以直接采用写入方式。下面案例是使用SparkSQL将结果存入ClickHouse对应的表中。在ClickHouse中需要预先创建好对应的结果表。 一、导入依赖 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 <!-- 连接ClickHouse需要驱动包--> <dependency> <groupId>ru.yandex...
peopleDS.createOrReplaceTempView("people")valds = spark.sql("SELECT name,age FROM people").as[Person] ds.show() ds }defmain(args:Array[String]) {valurl ="jdbc:clickhouse://kms-1:8123/default"valtable ="people"valspark =SparkSession.builder() ...
本次测试各组件搭建的版本信息如下:Hadoop(2.7)、Hive(2.1)、HAWQ(3.1.2.0)、Presto(0.211)、Impala(2.6.0)、sparksql(2.2.0)、clickhouse(18.1.0-1.el7)、greenplum(5.7.0),所有组件都采用分布式搭建于三台服务器,并配置每台服务器上查询最大使用内存20g,cpu 8线。
可以通过 JDBC(flink-connector-jdbc)方式来直接写入 ClickHouse,但灵活性欠佳。好在 clickhouse-jdbc 项目提供了适配 ClickHouse 集群的 BalancedClickhouseDataSource 组件,我们基于它设计了 Flink-ClickHouse Sink,要点有三: 写入本地表,而非分布式表,老生常谈了。