SparkSQL-第三章:DataFrame入门 SparkSQL-第四章:SparkSQL函数定义 SparkSQL-第五章:SparkSQL的运行流程 SparkSQL-第六章:Spark On Hive 一、概念 二、配置 三、测试 客户端工具测试 代码测试
Spark是一种大数据计算框架,它是一种基于内存计算,通用的大数据快速处理引擎。在它一站式的计算框架中,包含了Spark RDD(这也是Spark Core用于离线批处理)、Spark SQL(交互式查询)、Spark Streaming(实时流计算)、MLlib(机器学习)、GraphX(图计算)等重要处理组件。 与Hadoop的MapReduce相比,Spark基于内存的运算是Map...
执行引擎是Hive转化成Mapreduce的执行引擎,这样的框架就是Hive on Spark,但是这样是有局限性的,因为Shark的版本升级是依赖Hive的版本的,所以2014年7月1日spark团队就将Shark转给Hive进行管理,Spark团队开发了一个SparkSQL,这个计算框架就是将Hive on Spark的将SQL语句转化为Spark RDD的执行引擎换成自己团队从新开发的...
Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块,它提供了一个编程抽象叫做DataFrame并且作为分布式SQL查询引擎的作用。 1.2 为什么学Spark SQL 我们已经学习了Hive,它是将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。所有Spark SQL的应运...
- Spark SQL: 用于结构化数据处理,引入了DataFrame和DatasetAPI,支持SQL查询和DataFrame API编程。 - Spark Streaming: 实现实时流处理,支持微批处理和Structured Streaming两种模式。 - MLlib: 提供机器学习算法库,支持多种机器学习任务的开发。 - GraphX: 图计算框架,用于处理图形数据和执行图算法。
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。 1.Spark SQL由Core、Catalyst、Hive、Hive-ThriftServer四部分构成: Core: 负责处理数据的输入和输出,如获取数据,查询结果输出成DataFrame等...
COMPILER:编译器。负责将 SQL 转化为平台可执行的执行计划。对不同的查询块和查询表达式进行语义分析,并最终借助表和从 metastore 查找的分区元数据来生成执行计划。 METASTORE:元数据库。存储 Hive 中各种表和分区的所有结构信息。 EXECUTION ENGINE:执行引擎。负责提交 COMPILER 阶段编译好的执行计划到不同的平台上。
Spark SQL的查询优化是Catalyst,其基于Scala语言开发,可以灵活利用Scala原生的语言特性方便地扩展功能,奠定了Spark SQL的发展空间。 Spark SQL与传统DBMS的查询优化器+执行器的架构较为类似,只不过其执行器是在分布式环境中实现,并采用Spark作为执行引擎。 Spark SQL的查询优化是Catalyst,其基于Scala语言开发,可以灵活利用...
SQL到RDD中间经过了一个Catalyst,它就是Spark SQL的核心,是针对Spark SQL语句执行过程中的查询优化框架,基于Scala函数式编程结构。 我们要了解Spark SQL的执行流程,那么理解Catalyst的工作流程是非常有必要的。 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。