使用prepareForExecution() 将 PhysicalPlan 转换成可执行物理计划; 使用execute() 执行可执行物理计划; 生成RDD 分析spark sql的执行流程之前,可以先编译一下spark的源码,然后通过源码里面的examples工程做debug跟进,比只看源码要好很多 编译源码:https://segmentfault.com/a/1190000022723251 我这里使用的是spark 2.4....
1)查看是否达到执行策略的阈值(迭代次数),若已经大于等于阈值,则不再遍历和执行当前规则集。 2)查看使用本次规则集前后的逻辑计划是否相等,若相等说明不需要再执行当前规则集了。 满足1)和2)中的任意一个,直接跳到4执行,否则继续使用当前规则集。 4.遍历和使用下一个规则集的每个规则,并按第3步的逻辑进行处理。
spark plan准备阶段 构造RDD执行,涉及spark的wholeStageCodegenExec机制,基于janino框架生成java代码并编译 其中`SessionState`类中维护了所有参与sql执行流程的实例对象,`QueryExecution`类则是实际处理SQL执行逻辑的类。需要注意的是,除了第1步,第2步和第3步是立即执行的,这是由于需要判断sql的合法性以及当前catalog环境...
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,生成最优执行计划。 执行(Execute):执行前面的步骤获取到的最优执行计划,返回实际查询得到的数据集。 3.3.Spark SQL 运行流程 Spark SQL 对 SQL 语句的处理采用了与关系型数据库类似的方法,...
SQL到RDD中间经过了一个Catalyst,它就是Spark SQL的核心,是针对Spark SQL语句执行过程中的查询优化框架,基于Scala函数式编程结构。 我们要了解Spark SQL的执行流程,那么理解Catalyst的工作流程是非常有必要的。 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。
一、SparkSQL底层执行流程图 二、具体流程 1.SparkSql通过Parser(解析器)把Sql转化成UnResolved Logical Plan(这是一棵Parsed Logical Plan AST语法树)。 2.SparkSql通过Analyzer(分析器)借助Catalog中的元数据(Schema) 把UnResolved Logical Plan转化成Resolved Logical Plan(这是一棵Analyzer Logical Plan AST语法树)...
一、整体流程 下面是使用Spark SQL命令行执行的整体流程: erDiagram 美好的工作环境 --> 开发者: 开发者入行一段时间 开发者 --> 小白: 开发者指导小白 小白--> 学习: 小白学习Spark SQL命令行执行 二、具体步骤 步骤一:启动Spark Shell 首先,需要启动Spark Shell,具体代码如下: ...
我们知道SparkSQL最终会把API和SQL语句转换成Spark Core的RDD代码来执行。那么这个转换过程是怎样的呢?本文介绍可执行代码生成的总体流程。 总体流程 可执行代码的生成过程(也是使用Catalyst对表达式进行创建、优化、转换的过程)主要经历以下几个阶段: (1) 起始逻辑计划的生成 ...
最近对SparkSql的执行流程有更全面的了解,故写下本文以备后用。 首先一图流: 资料转载自: 一、SparkSqlParser 这是sql的 解析阶段,从spark2.0后引入 ANTLR,anothor tool for language recognition 通过ANTLR 构建出 Logical Plan 逻辑计划。 这时候的 Logical Plan 之所以要叫 “Unresolved Logical Plan ”,是因为...
本课程基于Python语言学习Spark3.2开发,课程的讲解注重理论联系实际,高效快捷,深入浅出,让初学者也能快速掌握,让有经验的工程师也能有所收获。