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...
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表和RDD,使得...
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...
另一个方案是SparkSQL,是现在的技术趋势。但是效果反而差一倍。 经过分析,得出结论,Core适合读取结构复杂,多重map嵌套的数据。比如Avro这种数据复杂的文件类型。 SparkSQL适合读取结构简单的数据,比如parquet。 此外,Avro和parquet本身也有性能差别。
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。 而Spark SQL...
Spark Core:实现了 Spark 的基本功能,包含任务调度、内存管理、错误恢复、与存储 系统交互等模块。Spark Core 中还包含了对弹性分布式数据集(Resilient Distributed DataSet,简称 RDD)的 API 定义。 Spark SQL:是 Spark 用来操作结构化数据的程序包。通过 Spark SQL,我们可以使用 SQL 或者 Apache Hive 版本的 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_牛客网_牛客在手,offer不愁
SQL查询的广播提示 当一个表或视图与另一个表或者视图进行关联时broadcast会提示spark进行导向。当spark确定连接方式时,即使统计数据高于配置,还是首选广播哈希连接【即BHJ】spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold。当指定了连接的两端时,spark广播统计信息较少的一方。注意,spark不能保证始终选择BHJ,因为并非所有情况【例如...
2) 区别: repartition 一定会发生 Shuffle, coalesce 根据传入的参数来判断是否发生 Shuffle。 一般情况下增大 rdd 的 partition 数量使用 repartition,减少 partition 数量时使用 coalesce。 reduceByKey 与 groupByKey 的区别 reduceByKey: 具有预聚合操作。