这里的planner是org.apache.spark.sql.execution.SparkPlanner这个类,而这个类继承自org.apache.spark.sql.catalyst.planning.QueryPlanner,plan()方法也是在父类QueryPlanner中实现的。和RuleExecution类似,QueryPlanner中有一个返回Seq[GenericStrategy[PhysicalPlan]]的方法:def strategies: Seq[GenericStrategy[PhysicalPlan...
这里的planner是org.apache.spark.sql.execution.SparkPlanner这个类,而这个类继承自org.apache.spark.sql.catalyst.planning.QueryPlanner,plan()方法也是在父类QueryPlanner中实现的。和RuleExecution类似,QueryPlanner中有一个返回Seq[GenericStrategy[PhysicalPlan]]的方法:def strategies: Seq[GenericStrategy[PhysicalPlan...
override def defaultBatches: Seq[Batch] = (preOptimizationBatches ++ super.defaultBatches :+ Batch("Optimize Metadata Only Query", Once, OptimizeMetadataOnlyQuery(catalog)) :+ Batch("Extract Python UDFs", Once, Seq(ExtractPythonUDFFromAggregate, ExtractPythonUDFs): _*) :+ Batch("Prune File Sou...
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最...
Spark SQL自适应执行优化引擎(Adaptive Query Execution,简称AQE)应运而生,它可以根据执行过程中的中间数据优化后续执行,从而提高整体执行效率。核心在于:通过在运行时对查询执行计划进行优化,允许Spark Planner在运行时执行可选的执行计划,这些计划将基于运行时统计数据进行优化,从而提升性能。
Spark SQL自适应执行优化引擎(Adaptive Query Execution,简称AQE)应运而生,它可以根据执行过程中的中间数据优化后续执行,从而提高整体执行效率。核心在于:通过在运行时对查询执行计划进行优化,允许Spark Planner在运行时执行可选的执行计划,这些计划将基于运行时统计数据进行优化,从而提升性能。
一些第三方工具和服务，如Databricks的Optimization Advisor，可以帮助自动检测和调优Spark作业。分析数据倾斜...
Spark SQL是Apache Spark中用于处理结构化数据的模块,它支持大部分标准的SQL语法和功能。您可以在Spark官方文档中找到有关Spark SQL支持的SQL语句和功能的详细信息。 下面是一些可以帮助您查找有关Spark SQL支持的SQL语句和功能的资源: Apache Spark官方文档:Spark官方文档中提供了Spark SQL的详细介绍和使用指南。您可以...
Spark SQL(6) OptimizedPlan Spark SQL(6) OptimizedPlan在这一步spark sql主要应用一些规则,优化生成的Resolved Plan,这一步涉及到的有Optimizer。之前介绍在sparksession实例化的是会实例化sessionState,进而确定QueryExecution、Analyzer,Optimizer也是在这一步确定的:...
Spark SQL 是 Spark 中用来处理结构化数据的一个模块,它提供了一个编程抽象(DataFrame),并且可以作为分布式 SQL 的查询引擎。 Spark SQL 可以将数据的计算任务通过 SQL 的形式转换成 RDD再提交到集群执行计算,类似于 Hive 通过 SQL 的形式将数据的计算任务转换成MapReduce,大大简化了编写 Spark 数据计算操作程序的...