Spark SQL模块,主要就是处理跟SQL解析相关的一些内容,说得更通俗点就是怎么把一个SQL语句解析成Dataframe或者说RDD的任务。以Spark 2.4.3为例,Spark SQL这个大模块分为三个子模块,如下图所示 其中Catalyst可以说是Spark内部专门用来解析SQL ...
本文转发自技术世界,原文链接 http: www.jasongj.com spark rbo 本文所述内容均基于 年 月 日 Spark 最新 Release . . 版本。后续将持续更新 Spark SQL 架构 Spark SQL 的整体架构如下图所示 从上图可见,无论是直接使用 SQL 语句还是使用 DataFrame,都会经过如下步骤转换成 DAG 对 RDD 的操作 Parser 解析 ...
2018-09-14 22:34 0 1701 推荐指数:
Spark SQL模块,主要就是处理跟SQL解析相关的一些内容,说得更通俗点就是怎么把一个SQL语句解析成Dataframe或者说RDD的任务。以Spark 2.4.3为例,Spark SQL这个大模块分为三个子模块,如下图所示 其中Catalyst可以说是Spark内部专门用来解析SQL ...
之前已经对spark core做了较为深入的解读,在如今SQL大行其道的背景下,spark中的SQL不仅在离线batch处理中使用广泛,structured streamming的实现也严重依赖spark SQL。因此,接下来,会对spark SQL做一个较为深入的了解。 本文首先介绍一下 ...
Spark SQL是Spark最新和技术最为复杂的组件之一。它支持SQL查询和新的DataFrame API。Spark SQL的核心是Catalyst优化器,它以一种新颖的方式利用高级编程语言特性(例如Scala的 模式匹配和 quasiquotes)来构建可扩展查询优化器 ...
Stage,将每个Stage中的任务发到指定节点运行。基于Spark的任务调度原理,我们可以合理规划资源利 ...
转自:http://sharkdtu.com/posts/spark-scheduler.html 通过文章“Spark核心概念RDD”我们知道,Spark的核心是根据RDD来实现的,Spark Scheduler则为Spark核心实现的重要一环,其作用就是任务调度。Spark的任务调度 ...
第7章 Spark SQL 的运行原理(了解) 7.1 Spark SQL运行架构 Spark SQL对SQL语句的处理和关系型数据库类似,即词法/语法解析、绑定、优化、执行。Spark SQL会先将SQL语句解析成一棵树,然后使用规则(Rule)对Tree进行绑定、优化等处理 ...
数据库系统发展历史 数据库系统产生于20世纪60年代中期,至今有近50多年的历史,其发展经历了三代演变,造就了四位图灵奖得主,发展成为一门计算机基础学科,带动了一个巨大的软件产业。 数据库系统 ...
使用Spark SQL的基础是“注册”(Register)若干表,表的一个重要组成部分就是模式,Spark SQL提供两种选项供用户选择: (1)applySchema applySchema的方式需要用户编码显示指定模式 ...