但是,随着Spark的发展,对于野心勃勃的Spark团队来说,Shark对于hive的太多依赖(如采用hive的语法解析器、查询优化器等等),制约了Spark的One Stack rule them all的既定方针,制约了spark各个组件的相互集成,所以提出了sparkSQL项目。 SparkSQL抛弃原有Shark的代码,汲取了Shark的一些优点,如内存列存储(In-Memory Columnar ...
SparkSQL是Spark的一个子模块,主要用于操作结构化数据,借鉴了Hive。 此前使用的是SparkCore模块的RDD结构进行数据处理,SparkSQL提供了结构化的数据结构DataFrame、DataSet。 SparkSQL支持SQL、DSL(domain-specific language)两种方式、多种语言(Scala、Java、Python、R)进行开发,最后底层都转换为RDD. SparkSQL支持多种数据...
Spark SQL 最底层是 Spark Core,上面的 Catalyst 是一个执行计划的优化器,可以帮助优化查询 在Catalyst 之上还有两个组件,SQL 和 DataFrame/Dataset ,这两个组件上层对应的接口不一样,SQL 对应的是纯粹的 sql 语句的输入,DataFrame/Dataset 对应的是他们的api产生的输入 SQL 和 DataFrame/Dataset 这两个组件最终的...
在Spark页面,单击目标工作空间名称。 在EMR Serverless Spark页面,单击左侧导航栏中的数据开发。 新建任务。 在开发目录页签下,单击(新建)图标。在弹出的对话框中,输入名称,类型选择SQL > SparkSQL,然后单击确定。 在右上角选择数据目录、数据库和一个已启动的SQL会话实例。 您也可以在下拉列表中选择创建SQL会话,...
Spark源码从1.x的40w行发展到现在的超过100w行,有1400多位大牛贡献了代码。整个Spark框架源码是一个巨大的工程。 二、Spark SQL发展历程 我们知道Hive实现了SQL onHadoop,简化了MapReduce任务,只需写SQL就能进行大规模数据处理,但是Hive也有致命缺点,因为底层使用MapReduce做计算,查询延迟较高。
步骤一:创建EMR Spark SQL节点 进入数据开发页面。 登录DataWorks控制台,切换至目标地域后,单击左侧导航栏的数据开发与运维>数据开发,在下拉框中选择对应工作空间后单击进入数据开发。 新建EMR Spark SQL节点。 右键单击目标业务流程,选择新建节点>EMR>EMR Spark SQL。
SparkSQL和MySQL都是处理数据的工具，但设计目标和适用场景差异很大。理解两者的区别能帮助根据实际需求选择合适的技术方案。SparkSQL属于大数据处理框架的一部分，核心能力在于处理海量数据。它基于内存计算，分布式架构让数据分散在多个节点并行处理，适合PB级数据量的复杂分析任务。假设有个电商平台需要分析用户全年行为日志...
Spark SQL是Spark用于结构化数据(structured data)处理的Spark模块。 与基本的Spark RDD API不同,Spark SQL的抽象数据类型为Spark提供了关于数据结构和正在执行的计算的更多信息。 在内部,Spark SQL使用这些额外的信息去做一些额外的优化,有多种方式与Spark SQL进行交互,比如: SQL和DatasetAPI。 当计算结果的时候,使用...
Spark SQL在Hive兼容层面仅依赖HiveQL解析、Hive元数据。 从HQL被解析成抽象语法树(AST)起,就全部由Spark SQL接管了,Spark SQL执行计划生成和优化都由Catalyst(函数式关系查询优化框架)负责。 Spark SQL目前支持Scala、Java、Python三种语言,支持SQL-92规范; ...
最近实践过程中引发了很多思考,其中Spark-SQL、Hive on Spark、Spark on Hive这三者的关系是其中非常有意思且容易混淆的的概念。相信很多刚接触spark的童鞋还没理解spark怎么回事的时候就看到这三个概念更是以一头雾水。特地单独拎出来以梳理清楚记录下来。