不过它和视图不同,视图是 虚拟表,通常不对底层数据表直接操作,而存储过程是程序化的SQL,可以直接操作底层数据表,相比于面 向集合的操作方式,能够实现一些更复杂的数据处理。存储过程可以说是由SQL语句和流控制语句构成的语 句集合,它和我们之前学到的函数一样,可以接收输入参数,也可以返回输出参数给调用者,返回计算...
"false") //设置spark自动管理内存 sparkConf.set("spark.sql.tungsten.enabled","true") ...
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...
当前版本的Spark SQL的SQL parser是在Presto的parser的基础之上用ANTLRv4写的，其语法文件在这里：sql/ca...
到了Spark 1.3 版本Spark还可以使用SQL的方式进行DataFrames的操作。我们通过JDBC的方式通过前台业务逻辑执行相关sql的增删改查,通过远程连接linux对文件进行导入处理,使项目能够初步支持Spark平台,现如今已支持Spark1.6版本。那么从应用的前台与后台两个部分来简介基于Spark的项目开发实践。
SQL在Spark执行要经历以下几步: 用户提交SQL文本 解析器将SQL文本解析成逻辑计划 分析器结合Catalog对逻辑计划做进一步分析,验证表是否存在,操作是否支持等 优化器对分析器分析的逻辑计划做进一步优化,如将过滤逻辑下推到子查询,查询改写,子查询共用等 Planner再将优化后的逻辑计划根据预先设定的映射逻辑转换为物理执行计...
case InsertIntoStatement( r: HiveTableRelation, partition, query, overwrite, ifPartitionNotExists) if query.resolved && DDLUtils.isHiveTable(r.tableMeta) && (!r.isPartitioned || SQLConf.get.getConf(HiveUtils.CONVERT_INSERTING_PARTITIONED_TABLE)) ...
case plan: LogicalPlan => plan case _ => val position = Origin(None, None) throw new ParseException(Option(sqlText), "Unsupported SQL statement", position, position) } } 3,在parse函数中,首先构造SqlBaseLexer词法分析器,接着构造Token流,最终SqlBaseParser对象,然后一次尝试用不同的模式去进行解析...
SparkSql自定义数据源之读取的实现 一.sparksql读取数据源的过程 1.spark目前支持读取jdbc,hive,text,orc等类型的数据,如果要想支持hbase或者其他数据源,就必须自定义 2.读取过程 (1)sparksql进行 session.read.text()或者 session.read .format("text") .options(Map("a"->"b")).load("")...
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...