它与Hadoop的MapReduce的区别就是,spark core基于内存计算,在速度方面有优势,尤其是机器学习的迭代过程。 Spark SQL: Spark SQL 底层的数据处理单位是:DataFrame(新版本为DataSet<Row>) ; 主要是通过执行标准 SQL 来处理一些离线(可以通过结合Spark Streaming来处理实时的数据流)、格式化数据。就是Spark生态系统中一个...
1、SparkSql执行架构 Catalyst的工作流程是一条SQL语句生成执行引擎可识别的程序,就离不开解析(Parser)、优化(Optimizer)、执行(Execution)这三大过程。而Catalyst优化器在执行计划生成和优化的工作时候,它离不开自己内部的五大组件,如下所示: (1)Parser模块:将SparkSql字符串解析为一个抽象语法树/AST。 (2)Analyzer...
1.Spark Core中提供了Spark最基础与最核心的功能 2.Spark SQL是Spark用来操作结构化数据的组件 3.Spark Streaming是Spark平台上针对实时数据进行流式计算的组件,提供了丰富的处理数据流的API。 4.MLlib是Spark提供的一个机器学习算法库 5.GraphX是Spark面向图计算提供的框架与算法库。 运行环境 常用模式 1.Standal...
我们可以用一句话描述这个关系:Spark SQL正是在Spark Core的执行引擎基础上针对结构化数据处理进行优化和改进。 上图揭示了Spark Core体系和Spark SQL体系的关系。在上图中,Spark Core作为整个Spark系统的底层执行引擎。负责了所有的任务调度、数据存储、Shuffle等核心能力。 而Spark SQL正是基于如此强大的Spark Core底层...
Spark SQL在Spark Core的基础上针对结构化数据处理进行很多优化和改进,26-持久化Cache与checkpoint的区别目的不同:cache 是为了加速计算,也就是加速后续的job。checkpoint 则是为了在job 运行失败的时候能够快速恢复!存储位置不同:cache 主要使用内存,偶尔使用磁盘存储。checkpoint ...
Spark SQL:是Spark用来操作结构化数据的程序包。通过Spark SQL,我们可以使用 SQL或者Apache Hive版本的HQL来查询数据。Spark SQL支持多种数据源,比如Hive表、Parquet以及JSON等。 Spark Streaming:是Spark提供的对实时数据进行流式计算的组件。提供了用来操作数据流的API,并且与Spark Core中的 RDD API高度对应。
1:SparkCore:内核,也是Spark中最重要的部分,相当于Mapreduce SparkCore 和 Mapreduce都是进行离线数据分析SparkCore的核心:RDD(弹性分布式数据集),由分区组成 2:Spark Sql:相当于Hive支持Sql和DSL语句 -》Spark任务(RDD)-》运行 3:Spark Streaming:相当于Storm本质是将连续的数据-》转换成不连续的数据DStream(离散...
SQL查询的广播提示 当一个表或视图与另一个表或者视图进行关联时broadcast会提示spark进行导向。当spark确定连接方式时,即使统计数据高于配置,还是首选广播哈希连接【即BHJ】spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold。当指定了连接的两端时,spark广播统计信息较少的一方。注意,spark不能保证始终选择BHJ,因为并非所有情况【例如...