分别对应了sql查询过程中的result , datasource和operation ,也就是按照result ——> datasource ——> operation 的顺序来描述,如下图所示: 但是sql实际执行过程是按照operation——> datasource——>result 的顺序来执行的这与sql语法正好相反,具体的执行过程如下: 1 . 语法和词法解析:对写入的sql语句进行词法和...
1 cache的产生背景 我们先做一个简单的测试读取一个本地文件做一次collect操作 val rdd=sc.textFile("file:///home/hadoop/data/input.txt") val rdd=sc.textFile("file:///home/hadoop/data/input.txt") 1. 2. 上面我们进行了两次相同的操作,观察日志我们发现这样一句话Submitting ResultStage 0 (file:/...
我们也可以从Spark相关页面中确认“cache”确实生效: 我们也需要注意cacheTable与uncacheTable的使用时机,cacheTable主要用于缓存中间表结果,它的特点是少量数据且被后续计算(SQL)频繁使用;如果中间表结果使用完毕,我们应该立即使用uncacheTable释放缓存空间,用于缓存其它数据(示例中注释uncacheTable操作,是为了页面中可以清楚...
Spark SQL(5-2) CacheManage之InMemoryRelation本来计划中是没有这节的,但是中午在看spark sql 内存管理模块的时候,脑子里面突然问到,spark sql 缓存到内存的数据是怎么组织的;上网查了下博客;然后自己也跟了下代码,就形成了这篇总结。接着之前提到的CacheManage中有个CacheQuery的方法:...
如在代码下方反复用到了Result数据，可以考虑将此数据缓存下来。val Result = spark.sql( """ ...
as result; 最后result的值,可能只有一条。 原因:table1_part1不cache住,会被计算两次,而之前的排序因时间相同,排序具有随机性,可能第一次排序20210701002的px为1,table1_part2为 20210701003;第二次计算时20210701003的px为1。 union去重之后,就只留下20210701003一条数据。这时候需要在table1_part1计算结束后,加...
CacheManager 是 Spark SQL 中内存缓存的管理者,在 Spark SQL 中提供对缓存查询结果的支持,并在执行后续查询时自动使用这些缓存结果。 数据使用 InMemoryRelation 中存储的字节缓冲区进行缓存。 这个关系是自动替换的查询计划,逻辑计划返回与最初缓存的查询相同的结果。
2.2.0平均性能比1.6也好不哪去，这里面整体性能不好的原因有很多，主要是Spark 2.x的SQL模块改动...
在处理多次使用的数据时，考虑使用缓存策略。你可以通过cache()或persist()方法将数据缓存在内存或磁盘上。根据数据量和可用资源来选择合适的缓存策略，以便在后续操作中快速访问数据。3. 优化SparkSQL配置 调整SparkSQL的配置参数可以显著提高性能。以下是一些建议：spark.sql.shuffle.partitions：调整Shuffle阶段的分区数量...
sparkSQL在使用cache缓存的时候,有时候缓存可能不起作用,可能会发出缓存是假的吧的感慨。现在我们就把这个问题说道说道。 问题 场景描述 当我们通过spark进行统计和处理数据时,发现他是延迟计算的,如果一个应用中出现多个action,而这多个action处理同一个数据源数据时,数据源用时间来过滤数据时,由于有多个action操作,遇...