SparkSQL系列-8、分布式SQL引擎和Catalyst 优化器

最新推荐文章于 2024-08-05 22:50:20 发布
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分类专栏： 大数据专栏 文章标签： hive spark hadoop
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
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回顾一下，如何使用Hive进行数据分析的，提供哪些方式交互分析？？？

方式一： 交互式命令行（CLI）

  • bin/hive，编写SQL语句及DDL语句

方式二： 启动服务HiveServer2（Hive ThriftServ

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Catalyst优化器:让你的Spark SQL查询提速10倍
数据与算法架构提升之路专栏
07-28 563
Spark SQL优化分为逻辑和物理两个阶段。逻辑阶段解析查询,应用规则如谓词下推。物理阶段选择最佳join策略和执行计划。Catalyst优化器贯穿全程,基于规则和成本模型优化。最终生成高效的物理计划,由Tungsten执行。
万字详解：Spark SQL的查询优化器 Catalyst 原理与谓词下推实现原理
最新发布
AI天才研究院
04-13 316
Catalyst通过规则驱动的优化引擎和谓词下推技术，显著提升了Spark SQL的性能和易用性。在云原生及大数据场景下，其优化机制是支撑高效分析的核心。理解Catalyst原理，能够帮助开发者编写更高效的查询语句，并充分利用Spark的分布式计算能力。
Spark（三）-- SparkSQL（二） -- Catalyst 优化器
happy-vicky的博客
09-23 858
目录 3. Catalyst 优化器 3.1 RDD 和 SparkSQL 运行时的区别 3.2 Catalyst 3. Catalyst 优化器 目标 理解SparkSQL和以RDD为代表的SparkCore最大的区别 理解优化器的运行原理和作用 3.1 RDD 和 SparkSQL 运行时的区别 RDD的运行流程 大致运行步骤 先将...
SparkSQL之优化器Catalyst系统
fengyuruhui123的博客
09-20 1008
大数据优化器与传统优化器 最近想来，大数据相关技术与传统型数据库技术很多都是相互融合、互相借鉴的。传统型数据库强势在于其久经考验的SQL优化器经验，弱势在于分布式领域的高可用性、容错性、扩展性等，假以时日，让其经过一定的改造，比如引入Paxos、raft等，强化自己在分布式领域的能力，相信一定会在大数据系统中占有一席之地。相反，大数据相关技术优势在于其天生的扩展性、可用性、容错性等，但其SQL优化器
Spark SQL— Catalyst 优化器
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03-27 6万+
优化一词是指修改系统以使其工作更高效或使用更少资源的过程。Spark SQL是 Apache Spark 中技术含量最高的组件。Spark SQL 处理 SQL 查询和 DataFrame API。Spark SQL 的深处有一个催化剂优化器。Catalyst 优化允许一些高级编程语言功能，使您可以构建可扩展的查询优化器。一种名为 Catalyst 的新型可扩展优化器出现了，用于实现 Spark SQL。该优化器基于**Scala中的函数式编程构造。Catalyst Optimizer 支持。
【Spark分布式内存计算框架——Spark SQL】15. Catalyst 优化器
优快云GuoYuying的博客
02-21 862
优化后的逻辑执行计划依然是逻辑的，需要将逻辑计划转化为Physical Plan。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功能（例如Scala的模式匹配和quasiquotes）来构建可扩展的查询优化器。在第四章【案例：电影评分数据分析】中，运行应用程序代码，通过WEB UI界面监控可以看出，无论使用DSL还是SQL，构建Job的DAG图一样的，性能是一样的，原因在于SparkSQL中引擎：Catalyst：将SQL和DSL转换为相同逻辑计划。
【Spark计算引擎----第四篇（SparkSQL）---《Spark SQL 介绍：DataFrame 的 Row 和 Schema，DataFrame 的创建与基本使用》】
书生的技术分享
08-05 939
《Spark SQL 介绍：DataFrame 的 Row 和 Schema，DataFrame 的创建与基本使用》！！！Spark SQL 是 Apache Spark 中的一个模块，它为处理结构化和半结构化数据提供了一种高效且易用的方法。Spark SQL 允许用户通过 SQL 查询或通过 DataFrame 和 Dataset API 来处理数据。SparkSQL是处理结构化数据的模块/组件结构化数据 -> 可以用schema描述的数据表格,
Spark(29) -- SparkSQL底层如何执行及分布式SQL引擎
erainm
10-07 426
1. RDD 和 SparkSQL 运行时的区别 2. Catalyst 3. 分布式SQL引擎
sparkSQL----sql简介 创建DataFrame sparksql读取各种文件 Dataset的Encoder
weixin_51077563的博客
01-04 744
sparksql简介 Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块 网站(spark.apache.org/sql) 1. 什么是DataFrames? 与RDD类似, DataFrame也是一个分布式数据容器[抽象的], 然而DataFrame更像传统数据库的二维表格, 除了RDD的描述数据以外, 还记录数据的结构信息, 即 schema, 与hive相似, DataFrame也支持嵌套数据类型(struct, array和map) DataFrame = RDD + S..
Catalyst 优化器
qq_41359684的博客
12-12 1266
为了解决过多依赖Hive的问题,SparkSQL使用了一个新的SQL优化器替代Hive中的优化器, 这个优化器就是Catalyst, 整个SparkSQL的架构大致如下 1.API层简单的说就是Spark会通过一些API接受SQL语句 2.收到SQL语句以后, 将其交给Catalyst,Catalyst负责解析SQL, 生成执行计划等 3...
SparkSQL优化器系统Catalyst
onway_goahead的博客
04-06 627
最近想来，大数据相关技术与传统型数据库技术很多都是相互融合、互相借鉴的。传统型数据库强势在于其久经考验的SQL优化器经验，弱势在于分布式领域的高可用性、容错性、扩展性等，假以时日，让其经过一定的改造，比如引入Paxos、raft等，强化自己在分布式领域的能力，相信一定会在大数据系统中占有一席之地。相反，大数据相关技术优势在于其天生的扩展性、可用性、容错性等，但其SQL优化器经验却基本全部来自于传统...
基于成本的Spark SQL优化器框架
04-30
我们把基于成本的优化器框架贡献给社区版本Spark 2.2。在我们的框架中，我们计算每个数据库操作符的基数和输出大小。通过可靠的统计和精确的估算，我们能够在这些领域做出好的决定：选择散列连接（hash join）操作的正确构建端（build side），选择正确的连接算法（如broadcast hash join与 shuffled hash join）， 调整连接的顺序等等。这个基于成本的优化器框架对Spark SQL查询的性能有很好的提升 。在这次演讲中，我们将展示Spark SQL的新的基于成本的优化器框架及其对TPC-DS查询的性能影响。
Spark SQL | 查询优化器Catalyst
俗人
12-09 427
https://www.jianshu.com/p/410c23efb565 https://www.cnblogs.com/shishanyuan/p/8455786.html
SparkSQL中常用的优化器(python实现)
Wxh_bai的博客
04-03 319
在代码中，首先读取了一个CSV文件，然后分别使用Catalyst优化器和Tungsten优化器进行了相同的查询操作，最后显示了查询结果。通过使用这些优化器，可以大幅提高查询性能。在SparkSQL中，为了提高查询性能，可以使用一些内置的优化器，如Catalyst优化器、Tungsten优化器等。需要注意的是，具体的优化器需要根据具体的场景进行选择，以达到最佳的查询性能。
SparkSQL优化器与执行流程
小叮当的博客
02-22 429
断言下推，将Filter这种可以减少数据集的操作下推，放在Scan位置，为了减少操作时候的数据量。上述代码是先join再where，而下推之后先过滤age，再join，这样可以减小join数据量提升性能。AST逻辑计划结束之后需要生成物理计划，从而生成RDD来进行后续的运行。列值裁剪，在断言下推之后进行裁剪，由于people表中只用到了id这一列，所以可以把其他列裁剪掉，从而做到减少数据量，优化处理速度。为了解决过多依赖Hive的问题，SparkSQL使用了一个新的SQL优化器代替Hive优化器。
基于规则的Spark SQL Catalyst优化器（三）
Gavin_ke的博客
07-31 791
例如，在下面的查询中，连续的map操作会有一个SerializeFromObject操作，紧接着一个DesericalizeToObject操作。这个批次包括CostBasedJoinReorder规则，它是一个基于成本的优化器规则（cost-basedOptimizerrule），用于根据连接中涉及的关系的统计数字找到最有效的连接顺序。CostBasedJoinReorder规则收集join操作中涉及的关系的统计数据，计算所有有效连接组合的成本，并使用预定义的成本公式找到最佳连接组合。.........
Catalyst 优化逻辑执行计划规则
zdy0_2004的专栏
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http://blog.youkuaiyun.com/pelick/article/details/22723699 Optimizer 本文分析Catalyst Optimize部分实现的对逻辑执行计划(LogicalPlan)的处理规则。 Optimizer处理的是LogicalPlan对象。 Optimizer的batches如下： [j
spark sql 的catalyst优化器
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需求：根据datalog解析出各个表、列名、以及根据表的join次数评选出热点表排名 实现解析:spark sql 的catalyst优化器 过程解析：sparksql的执行经历了以下几个阶段 1.parse(解析)：简单的说就是将字符串分成一个个token,解析成语法树 2.analyzer(分析者):将语法树转换成逻辑执行计划，Analyzer遍历整个语法树，对树上的节点进行数据类型和...
Spark SQL 快速入门系列（二） [扩展] Catalyst 优化器
weixin_45417821的博客
09-05 509
文章目录Catalyst 优化器RDD 和 SparkSQL 运行时的区别Catalyst Catalyst 优化器 目标 1，理解 SparkSQL 和以 RDD 为代表的 SparkCore 最大的区别 2，理解优化器的运行原理和作用 RDD 和 SparkSQL 运行时的区别 RDD 的运行流程 大致运行步骤： 先将 RDD 解析为由 Stage 组成的 DAG, 后将 Stage 转为 Task 直接运行 问题： 任务会按照代码所示运行, 依赖开发者的优化, 开发者的会在很大程度上影响运
sparksql和hivesql的区别
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SparkSQL和HiveSQL的区别如下： 1. 数据处理方式不同：SparkSQL使用内存计算和...6. 执行计划不同：SparkSQL使用基于Catalyst的优化器生成更高效的执行计划，而HiveSQL使用基于Tez和MapReduce的优化器生成执行计划。
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