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
Spark Core: Spark Core包含Spark的基本功能,如内存计算、任务调度、部署模式、故障恢复、存储管理等,Spark建立在统一的抽象RDD之上,使其可以以基本一致的方式应对不同的大数据处理场景 Spark SQL: Spark SQL允许开发人员直接处理RDD,同时也可查询Hive、HBase等外部数据源。Spark SQL的一个重要特点是其能够统一处理关系...
@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...
它与Hadoop的MapReduce的区别就是,spark core基于内存计算,在速度方面有优势,尤其是机器学习的迭代过程。 Spark SQL: Spark SQL 底层的数据处理单位是:DataFrame(新版本为DataSet<Row>) ; 主要是通过执行标准 SQL 来处理一些离线(可以通过结合Spark Streaming来处理实时的数据流)、格式化数据。就是Spark生态系统中一个...
【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 节点常驻Worker进程,该进程与Master 节点通信,还管理Spark 任务...
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...
Spark SQL可以通过调用spark.catalog.cacheTable("tableName")或者使用内存列式格式缓存表dataFrame.cache()。然后,Spark SQL将仅扫描必需的列,并将自动调整压缩以最小化内存使用和GC压力。在使用完成后,可以使用spark.catalog.uncacheTable("tableName")【spark2.x,spark1.x使用sqlContext.uncacheTable("tableName"...
本文将通过7个简单的小练习,对比示范SparkCore和SparkSQL编程的方法。除了WordCount词频统计这个典型的处理非结构数据的例子外,本文示范的大部分例子中,使用SparkSQL的编程接口都会更加简洁易懂。 一,求平均值 问题:给定一组整数,求它们的平均值。 (注意:这些整数可能加起来会很大,要考虑溢出可能) ...
Spark Day06:Spark Core 01-[了解]-课程内容回顾 主要讲解三个方面内容:Sogou日志分析、外部数据源(HBase和MySQL)和共享变量。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 1、Sogou日志分析 以搜狗官方提供用户搜索查询日志为基础,使用SparkCore(RDD)业务分析 ...
Hive是将Hive SQL转换成 MapReduce然后提交到集群上执行,大大简化了编写MapReduce的程序的复杂性,由于MapReduce这种计算模型执行效率比较慢。所以Spark SQL的应运而生,它是将Spark SQL转换成RDD,然后提交到集群执行,执行效率非常快! Spark SQL它提供了2个编程抽象,类似Spark Core中的RDD(1)DataFrame(2)Dataset 2、...