并且Optimizer类与Analyzer类一样继承了 RuleExecutor类,所有基于规则(RBO)的优化实际都是通过RuleExecutor类来执行,同样也是将所有规则构建为多个批次,并且将所有批次中规则应用于Analyzed LogicalPlan,直到树不再改变或者执行优化的循环次数超过最大限制(spark.sql.optimizer.maxIterations,默认100):...
* 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...
case class FixedPoint( override val maxIterations: Int, override val errorOnExceed: Boolean = false, override val maxIterationsSetting: String = null) extends Strategy 1. Analyzer 和 Optimizer 中分 别定义自己的fixedPoint,最大迭代次数,分别从 spark.sql.analyzer.maxIterations or spark.sql.optimizer....
caseclassFixedPoint(override val maxIterations:Int,override val errorOnExceed:Boolean=false,override val maxIterationsSetting:String=null)extendsStrategy Analyzer 和 Optimizer 中分 别定义自己的fixedPoint,最大迭代次数,分别从 spark.sql.analyzer.maxIterations or spark.sql.optimizer.maxIterations 这两个配置参...
// 才会去触发Spark SQL后续的SQL执行流程,包括Analyzer、Optimizer、SparkPlan、execute PysicalPlan // 首先看parseSql()方法,传入SQL语句,调用SqlParser解析SQL,获取Unresolved LogicPlan // parseSql(),总结一下,就是调用了SqlParser的apply()方法,即由SqlParser将SQL语句通过内部的各种select、insert这种词法、语法...
spark.sql.analyzer.maxIterations or spark.sql.optimizer.maxIterations 这两个配置参数里获取,默认100 Batch(包含一个或多个Rule及一个策略) Batch 用来表示一组同类的规则。 每个Batch的Rule使用相同的策略(执行一次 or 达到fixedPoint),便于管理 ...
.config("spark.sql.warehouse.dir","c:/Temp") (1) .getOrCreate Sets spark.sql.warehouse.dirforthe Spark SQL session 也可以使用 SQL SET 命令进行设置: scala> spark.conf.getOption("spark.sql.hive.metastore.version") res1:Option[String]=None ...
SQLContext使用: 简单的解析器(scala语言写的sql解析器)【比如:1.在半结构化的文件里面使用sql查询时,是用这个解析器解析的,2.访问(半)结构化文件的时候,通过sqlContext使用schema,类生成Dataframe,然后dataframe注册为表时,registAsTmpTable然后从这个表里面进行查询时,即使用的简单的解析器,一些hive语法应该是不支持...
> Inferring Filters, please set 'spark.sql.optimizer.maxIterations' to a larger > value. But the suggested fix won't help. The actual problem is that the optimizer fails to make progress on each iteration and gets stuck in a loop. ...
从这里可以看出来LogicPlan是经过了5个步骤的转换,要被analyzer和optimizer的处理,然后转换成SparkPlan,在执行之前还要被prepareForExecution处理一下,最后调用execute方法转成RDD. 下面我们分步讲这些个东东到底是干啥了。 首先我们看看Anayzer,它是继承自RuleExecutor的,这里插句题外话,Spark sql的作者Michael Armbrust在...