Spark SQL可以使用内存中的列式格式缓存表格，通过调用spark.catalog.cacheTable("tableName")或dataFrame.cache()方法。然后，Spark SQL将只扫描所需的列，并自动调整压缩以最小化内存使用和GC压力。可以调用spark.catalog.uncacheTable("tableName")或dataFrame.unpersist(
SparkSQL对SQL语句的处理和关系型数据库采用了类似的方法， SparkSQL会先将SQL语句进行解析Parse形成一个Tree，然后使用Rule对Tree进行绑定、优化等处理过程，通过模式匹配对不同类型的节点采用不同的操作。而SparkSQL的查询优化器是Catalyst，它负责处理查询语句的解析、绑定、优化和生成物理计划等过程，Catalyst是SparkSQL...
spark sql架构和原理——和Hive类似 dataframe无非是内存中的table而已 底层原始数据存储可以是parquet hive json avro等 一Spark SQL运行架构 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。
Spark SQL对SQL语句的处理和关系型数据库采用了类似的方法,sparksql先会将SQL语句进行解析(parse)形成一个Tree,然后使用Rule对Tree进行绑定,优化等处理过程,通过模式匹配对不同类型的节点采用不同操作。而sparksql的查询优化器是catalyst,它负责处理查询语句的解析,绑定,优化和生成物理执行计划等过程,catalyst是sparksql...
Spark SQL逻辑架构 与关系型数据库类似,Spark SQL执行的SQL语句由Projection、Data Source和Filter组成,分别对应查询过程中的Result、Data Source和Operation。Spark SQL执行一个SQL语句的完整过程通常涉及以下4个步骤:解析(Parse)、绑定(Bind)、优化(Optimize)和执行(Execute)。
绑定(Bind):将 SQL 语句和数据库的数据字典(列、表、视图等)进行绑定,如果相关的 Projection 和 DataSource 等都在的话,则表示这个 SQL 语句是可以执行的,并生成可执行计划。 优化(Optimize):一般的数据库会提供几个执行计划,这些计划一般都有运行统计数据,数据库会在这些计划中选择一个最优的计划,生成最优执行...
Sparksql的解析与Hiveql的解析的执行流程: 一个Sql语句转化为实际可执行的Spark的RDD模型需要经过以下几个步骤: 主要介绍下Spark-SQL里面的主要类成员: 1.2 SQLContext SQL上下文环境,它保存了QueryExecution中所需要的几个类: 1.2.1 Catalog 一个存储<tableName,logicalPlan>的map结构,查找关系的目录,注册表,注销表...
我们可以设置参数spark.sql.adaptive.enabled为true来开启AQE,在Spark 3.0中默认是false,并满足以下条件: 非流式查询 包含至少一个exchange(如join、聚合、窗口算子)或者一个子查询 AQE通过减少了对静态统计数据的依赖,成功解决了Spark CBO的一个难以处理的trade off(生成统计数据的开销和查询耗时)以及数据精度...
* 通过spark.sql.dialect参数,来进行设置*/def sql(sqlText: String): DataFrame={//首先,查看我们通过SQLContext.setConf()方法设置的参数,Spark.sql.dialect,//如果是sql方言,就进入接下来的执行,如果不是sql,就直接报错//这里的conf就是SQLConfif(conf.dialect == "sql") {//SQLContext的sql()方法正式进...
This configuration only has an effect when spark.sql.adaptive.enabled and spark.sql.adaptive.coalescePartitions.enabled are both true. Dynamic partition pruning Dynamic partition pruning improves job performance by more accurately selecting the specific partitions within a table that need to be read ...