in-memory:连接临时目录中的元数据信息。 spark.sql.hive.metastore.version 否 Spark SQL类型作业的默认值:adb。 非Spark SQL类型作业的默认值:<hive_version>。 指定采用元数据服务版本,支持如下配置: adb:连接AnalyticDB for MySQL中的元数据信息。
内存计算(In-memory Computing)指采用了各种内存计算在计算过程中让CPU从主内存读写数据,而不是从磁盘读写数据的计算模型。这里的内存技术包括列存储格式、数据分区与压缩、增量写入、无汇总表等方法。目前,内存计算主要是从存储架构(分布式缓存、内存数据库、内存云体系)和计算模型(基于主内存的并行处理、算法下放到数...
二、InMemoryColumnarTableScan InMemoryColumnarTableScan是Catalyst里的一个叶子结点,包括了要查询的attributes,和InMemoryRelation(封装了我们缓存的In-Columnar Storage数据结构)。 运行叶子节点,出发execute方法对内存数据进行查询。 1、查询时,调用InMemoryRelation,对其封装的内存数据结构的每一个分区进行操作。 2、获取...
case _: InMemoryRelation =>//如果已经是InMemoryRelation,则返回 currentTable.logicalPlan case _ =>//如果不是(默认刚刚cache的时候是空的)则构建一个内存关系InMemoryRelation InMemoryRelation(useCompression, columnBatchSize, executePlan(currentTable).executedPlan) } //将构建好的InMemoryRelation注册到cat...
前面讲到了Spark SQL In-Memory Columnar Storage的存储结构是基于列存储的。 那么基于以上存储结构,我们查询cache在jvm内的数据又是怎样查询的,本文将揭示查询In-Memory Data的方式。 一、引子 本例使用hive console里查询cache后的src表。 select value from src ...
在spark中,有时候会报出running ‘REFRESH TABLE tableName’ command in SQL or by recreating the Dataset/DataFrame involved.的错误,这种错误的原因有一种隐形的原因,那就是InMemoryFileIndex会缓存需要scan的文件在内存中, 分析 在scan file的过程中,最主要涉及的是CatalogFileIndex类,该类中的方法filterPartition...
java的memory被分为了两个不同的区域。这两个区域分别被叫做heap space和Permanent Generat ...
参数:spark.executor.memory。 参数说明:代表每个Executor的内存。通常与spark.executor.cores保持1:4设置即可,例如设置spark.executor.cores为1,spark.executor.memory为4 GB。当Executor抛出java.lang.OutOfMemoryError异常时,需要调大该值。 设置Executor堆外内存。 参数:spark.executor.memoryOverhead。 参数说明:代表...
the data in the traditional DataFrame will be streamed to the UDF on the worker machines in the Arrow format. Once inside the UDF, you’ll now work with the Microsoft.Data.Analysis.DataFrame (rather than RecordBatches)- it will be in-memory on a single machine. The concept of the Micros...
但是,随着Spark的发展,对于野心勃勃的Spark团队来说,Shark对于hive的太多依赖(如采用hive的语法解析器、查询优化器等等),制约了Spark的One Stack rule them all的既定方针,制约了spark各个组件的相互集成,所以提出了sparkSQL项目。 SparkSQL抛弃原有Shark的代码,汲取了Shark的一些优点,如内存列存储(In-Memory Columnar ...