Spark Streaming底层的数据处理单位是:DStream ; 主要是处理流式数据(数据一直不停的在向Spark程序发送),这里可以结合 Spark Core 和 Spark SQL 来处理数据,如果来源数据是非结构化的数据,那么我们这里就可以结合 Spark Core 来处理,如果数据为结构化的数据,那么我们这里就可以结合Spark SQL 来进行处理。 联系:Spark...
@来杯冰可乐叭:【大数据面试题】Spark-Core&Spark-SQL 1-spark架构组成Master 节点、Worker 节点、Driver驱动器,Executor 执行器、Task 计算任务Master 节点上常驻Master 进程,该进程负责管理所有的Worker 节点。(分配任务、收集运行信息、监控worker的存活状态)Worker 节点常...
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1、SparkSql执行架构 Catalyst的工作流程是一条SQL语句生成执行引擎可识别的程序,就离不开解析(Parser)、优化(Optimizer)、执行(Execution)这三大过程。而Catalyst优化器在执行计划生成和优化的工作时候,它离不开自己内部的五大组件,如下所示: (1)Parser模块:将SparkSql字符串解析为一个抽象语法树/AST。 (2)Analyzer...
sparkcore是做离线批处理 sparksql 是做sql高级查询 sparkshell 是做交互式查询 sparkstreaming是做流式处理 区别: Spark Core : Spark的基础,底层的最小数据单位是:RDD ; 主要是处理一些离线(可以通过结合Spark Streaming来处理实时的数据流)、非格式化数据。它与Hadoop的MapReduce的区别就是,spark core基于内存计算...
大数据面试题之Spark Core & SQL Spark 运行模式 (1) Local: 运行在一台机器上 。 测试用。 (2) Standalone: 是 Spark 自身的一个调度系统 。 对集群性能要求非常高时用 。 国内 很少使用。 (3) Yarn: 采用 Hadoop 的资源调度器 。 国内大量使用 。 Yarn-client 模式: Driver 运行在 Client 上 (不...
SQL解析过程 Spark SQL对SQL语句的处理和关系型数据库类似,即词法/语法解析、绑定、优化、执行。 Spark SQL会先将SQL语句解析成一棵树,然后使用规则(Rule)对Tree进行绑定、优化等处理过程。 Spark SQL由Core、Catalyst、Hive、Hive-ThriftServer四部分构成: ...
大数据笔记(二十七)——Spark Core简介及安装配置 1、Spark Core: 类似MapReduce 核心:RDD2、Spark SQL: 类似Hive,支持SQL3、Spark Streaming:类似Storm === Spark Core === 一、什么是Spark? 1、什么是Spark?生态体系结构 Apache Spark™ is a fast...
正是SparkSQL。 Spark Core和Spark SQL的关系 我们可以用一句话描述这个关系: Spark SQL正是在Spark Core的执行引擎基础上针对结构化数据处理进行优化和改进。 上图揭示了Spark Core体系和Spark SQL体系的关系。在上图中,Spark Core作为整个Spark系统的底层执行引擎。负责了所有的任务调度、数据存储、Shuffle等核心能力...
项目中采用了这两种方案。首先采用的Spark-Core,从云端读取Avro类型的数据。存入HBase数据库。但是由于业务逻辑关系,HBase的region不好分。此处贴一个博客https://www.cnblogs.com/duanxz/p/3154487.html提供参考 另一个方案是SparkSQL,是现在的技术趋势。但是效果反而差一倍。