Presto、Spark SQL、Hive的比较 1.Presto Presto只有计算分析能力但可以连接多种数据源,包括Hive,Oracle,MySQL,Kafka,MongoDB,Redis等,并且可以将多个不同数据源进行联合分析。可以通过show catalogs 命令看到Presto连接的所有数据源。 Presto是一个低延迟高并发的内存计算引擎,相比Hive,执行效率要高很多。 擅长: 1、 ...
三、Spark SQL SparkSQL的前身是Shark,给熟悉RDBMS但又不理解MapReduce的技术人员提供快速上手的工具,我们上面提到,Hive是基于hadoop之上的一个开源的工具,提供的就是类似于SQL的一种HQL语言,它的好处就是可以直接把你的SQL语句转换成mapreduce作业,然后提交在集群上运行,好处就是我们不需要基于mapreduce的api进行编程...
指定了 HiveCatalog 以后,用户就可以启动 sql-client,并通过以下命令验证 HiveCatalog 已经正确加载。 Flink SQL> show catalogs;default_catalogmyhiveFlink SQL> use catalog myhive; 1. 其中show catalogs 会列出加载的所有 Catalog 实例。需要注意的是,除了用户在 sql-client-defaults.yaml 文件中配置的 Catalog ...
SET spark.sql.catalog.new_iceberg_catalog=org.apache.iceberg.spark.SparkCatalog; SET spark.sql.catalog.new_iceberg_catalog.type=hive; SET spark.sql.catalog.new_iceberg_catalog.uri=thrift://ip-new:9083; SET spark.sql.catalog.new_iceberg_catalog.warehouse=s3a://mybucket/warehouse; --创建新数据...
--- Catalog:就是数据源。Hive是数据源,Mysql也是数据源,Hive 和Mysql都是数据源类型,可以连接多个Hive和多个Mysql,每个连接都有一个名字。一个Catalog可以包含多个Schema,大家可以通过show catalogs 命令看到Presto连接的所有数据源。 --- Schema:相当于一个数据库实例,一个Schema包含多张数据表。show schemas from ...
Presto只有计算分析能⼒但可以连接多种数据源，包括Hive，Oracle，MySQL，Kafka，MongoDB，Redis等，并且可以将多个不同数据源进⾏联合分析。可以通过show catalogs 命令看到Presto连接的所有数据源。Presto是⼀个低延迟⾼并发的内存计算引擎，相⽐Hive，执⾏效率要⾼很多。擅长：1、轻量快速，⽀持近乎实时...
之前有分享过一篇笔记:Spark sql规则执行器RuleExecutor(源码解析) 里面有提到Analyzer、Optimizer定义了一系列 rule。 其中Analyzer定义了从【未解析的逻辑执行计划】生成【解析后的逻辑执行计划】的一系列规则,这篇笔记整理了一下这些规则都哪些。 基于spark3.2 br...
This behavior is similar to what's being done for V1 ShowViews in https://github.com/apache/spark/blob/branch-3.5/sql/catalyst/src/main/scala/org/apache/spark/sql/catalyst/analysis/ResolveCatalogs.scala#L43-L44 This reproduces the issue and shows that there's a different behavior for SHOW...
ShowCatalogsCommand(Option(ctx.pattern).map(x => string(visitStringLit(x))) } /** * Converts a multi-part identifier to a TableIdentifier. * * If the multi-part identifier has too many parts, this will throw a ParseException. */ def tableIdentifier( multipart: Seq[String...
SparkSQL的逻辑计划分为unresolved LogicalPlan、analyzed LogicPlan和optimized LogicPlan3个阶段,分别通过Analyzer和Optimizer处理后得到 LogicalPlan LogicalPlan作为逻辑计划处理阶段的核心类,保存了逻辑算子节点的基本信息和基础操作,包括父子节点关系、输入输出信息、逻辑操作等。为更深入了解LogicalPlan的信息,我们分别从其...