查看spark-sql 的web界面的一种方式 在通过spark-sql --master yarn-client命令进入 spark-sql 的时候 可以在yarn的web界面中通过下图所示的步骤进入spark-sql 的web界面,并查看 spark-sql 的 SQL语法树 二、spark-sql 的优化 1、缓存 添加缓存 spark-sql>cachetable表名; 删除缓存 uncache table 表名; 2、...
ANLTR4解析SQL⽣成抽象语法树，最终这颗树长成什么样⼦，如何查看？源码分析 测试⽰例 spark.sql("select id, count(name) from student group by id").show()源码⼊⼝ SparkSession的sql ⽅法如下：def sql(sqlText: String): DataFrame = { // TODO 1. ⽣成LogicalPlan // sqlParser 为 ...
SqlParser+parseSql(sql: String) : LogicalPlanLogicalPlan+transform(plan: LogicalPlan) : LogicalPlanCatalystSqlParser+parseSql(sql: String) : LogicalPlan 结语 通过本文的介绍,我们了解了Spark SQL的解析流程以及抽象语法树的概念和应用。AST是解析过程中的关键步骤,它将SQL语句转换为树形结构,为后续的语义分析...
SparkSqlParser获取抽象语法树 Point 1:Spark工作原理图 Point 2: Resilient Distributed Dataset(RDD)弹性分布数据集 RDD是Spark的最基本抽象,是对分布式内存的抽象使用,实现了以操作本地集合的方式来操作分布式数据集的抽象实现。RDD是Spark最核心的东西,它表示以被分区,不可改变的并能够被并行操作的数据集合,不同的...
SQL解析入口是SqlBaseParser，当Spark接收到SQL文本之后，先传递给SqlBaseParser，调用其方法，然后传递给ANTLR4去生成抽象语法树（AST）。以下两张图是对上述整个过程的总结。3.Spark SQL解析核心实现类 前文讲到了SqlBaseParserBaseVisitor，Spark在其最新代码中的实现是DataTypeAstBuilder。在此前的代码中，AstBuilder...
Spark-Sql主要是通过开源项目ANTL4定义sql语句的语法规则,完成了对sql的语法和词法解析,最终转换为一颗抽象语法树(AST-Tree) 2. ANTLR4 ANTLR(Another Tool for Languange Recognization)是一款强大的语法分析器生成工具。所谓的分析器生成工具是指,它能够根据自定义的语法文件(.g4),生成相应的代码(词法分析器(Lexer...
我们看到,分析后的执行计划只添加了 name的类型。解析执行计划仅仅是解析SQL为语法树,在解析执行计划阶段,Spark SQL是不知道列的类型的。 优化后的执行计划 == Optimized Logical Plan == GlobalLimit 21 +- LocalLimit 21 +- HiveTableRelation [`test`.`t_name`, org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.Lazy...
SQL语句在分析执行过程中会经历下图所示的几个步骤 语法解析 操作绑定 优化执行策略 交付执行 语法解析 语法解析之后,会形成一棵语法树,如下图所示。树中的每个节点是执行的rule,整棵树称之为执行策略。 策略优化 形成上述的执行策略树还只是第一步,因为这个执行策略可以进行优化,所谓的优化就是对树中节点进行合并...
SparkSql的第一件事就是把SQLText解析成语法树,这棵树包含了很多节点对象,节点可以有特定的数据类型,同时可以有0个或者多个子节点,节点在SparkSQL中的表现形式为TreeNode对象。举个实际的例子: Literal(value: Int): 一个常量 Attribute(name: String): 变量name ...