importcom.alibaba.druid.sql.SQLUtils;importcom.alibaba.druid.sql.ast.SQLObject;importcom.alibaba.druid.sql.ast.SQLStatement;importcom.alibaba.druid.sql.ast.statement.*;importcom.alibaba.druid.sql.dialect.hive.visitor.HiveSchemaStatVisitor;importjava.util.List;publicclassDruidTest{publicstatic void main(...
PARSING) { // SessionState的SQL Parser负责解析SQL,并生成解析的执行计划 // 接口定义为:def parsePlan(sqlText: String): LogicalPlan sessionState.sqlParser.parsePlan(sqlText) } // 生成物理执行计划并生成DataSet(就是DataFrame) Dataset.ofRows(self, plan, tracker) } sql方法会调用Spark Session中的Se...
示例1 创建并执行Spark SQL批任务 本接口(CreateSparkSessionBatchSQL)用于向Spark作业引擎提交Spark SQL批任务 输入示例 POST / HTTP/1.1 Host: dlc.tencentcloudapi.com Content-Type: application/json X-TC-Action: CreateSparkSessionBatchSQL <公共请求参数> { "DataEngineName": "data_engine_1", "ExecuteSQ...
原生 STS 会把这些信息通过事件的方式 post 到事件总线,监听者角色 (HiveThriftServer2Listener) 在事件总线上注册,订阅消费事件,但是这个监听者只负责 Spark UI 的 JDBC Tab 上的展示,我们改造了 SparkListener 类,将 session 以及执行的 sql statement 级别的消息也放到了总线上,监听者可以在总线上注册,以便消费...
在Spark SQL中,所有的算子操作会被转换成AST(abstract syntax tree,抽象语法树),然后将其传递给Catalyst优化器。该优化器是在Scala的函数式编程基础会上构建的,Catalyst支持基于规则的(rule-based)和基于成本的(cost-based)优化策略。 Spark SQL的查询计划包括4个阶段(见下图): ...
Spark1.1.0在catalyst模块的expressions增加了codegen模块,如果使用动态字节码生成技术(配置spark.sql.codegen参数),SparkSQL在执行物理计划的时候,对匹配的表达式采用特定的代码,动态编译,然后运行。如上例子,匹配到Add方法: 然后,通过调用,最终调用: 最终实现效果类似如下伪代码: ...
常用Spark-SQL数据处理总结 导语: 本文是在实习工作当中就遇到的数据处理当中Spark-SQL相关的操作做一个总结。主要包含ArrayType, JSON等复杂数据类型的处理。以及UDF的各种实现, 希望通过更加简单的处理方式提高程序的可读性, 代码简洁性和优雅性。 本文是使用Scala-test框架写的测试用例。并且将SparkSession进行如下封装...
从visitSingleStatement为入口从根部递归访问整棵树,当访问到某个子节点可以构造LogicalPlan时,然后传递到父节点;执行到QuerySpecificationContext时,首先访问FromClauseContext子树,生成from的LogicalPlan,然后调用withQuerySpecification在from的基础上完成扩展 从访问QuerySpecificationContext开始,主要分为以下三个步骤 ...
spark.sql.hive.convertMetastoreParquet默认设置是true, 它代表使用spark-sql内置的parquet的reader和writer(即进行反序列化和序列化),它具有更好地性能,如果设置为false,则代表使用 Hive的序列化方式。 但是有时候当其设置为true时,会出现使用hive查询表有数据,而使用spark查询为空的情况. ...
以%spark.sql开头的就是Spark SQL的段落(Paragraph)。您可以运行所有Spark支持的SQL语句,通过Zeppelin可视化展示,如下图所示: Zeppelin的Spark SQL解释器和其他Spark解释器(PySpark、SparkR和Spark解释器)共享SparkContext和SparkSession,即用其他Spark解释器注册的表也可以使用Spark SQL解释器进行访问。例如: %spark case cla...