《深入理解Spark》之sparkSQL 处理流程

最新推荐文章于 2024-11-20 16:07:17 发布
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博客围绕Spark中的sparkSQL流程展开，虽暂无具体内容，但核心聚焦于深入理解sparkSQL在Spark体系中的运行流程，这属于大数据开发领域的重要内容。

揭秘大数据处理利器：Spark SQL的全流程解析鸟瞰
数据与算法架构提升之路专栏
06-28 1388
Spark SQL 结合了 SQL 的易用性和 Spark 的分布式计算能力，通过优化查询计划和内存管理，为大规模数据处理提供了一个强大、灵活且高效的解决方案。
SparkSQL函数
最新发布
howard2005的专栏
01-18 1006
SparkSQL提供了丰富的内置函数，用于数据处理和分析。这些函数包括字符串操作、日期时间处理、数学计算、聚合函数以及窗口函数等。通过使用这些函数，用户可以高效地进行数据转换、过滤和聚合操作。SparkSQL还支持用户自定义函数（UDF），以满足特定需求。这些函数使得在分布式环境中处理大规模数据变得更加便捷和灵活。
SparkSQL运行流程浅析
淡定一生2333的博客
07-27 2358
写了有相当长一段时间的SparkSQL了，所以结合网上其他大神的分析，写一篇文章，谈谈我对SparkSQL整个运行流程的一个简单的理解。哈哈，毕竟程序员要做到知其然，还要知其所以然不是。SparkSQL的核心是Catalyst，SQL语句的解析以及最终执行计划的运行都是Catalyst来实现的，所以对SparkSQL的学习就是对Catalyst的学习。 SparkSQL(Catalys)整体流程介绍： 无论是使用 SQL语句还是直接使用 DataFrame 或者 DataSet ...
spark处理流程
wjj2586590669的博客
11-17 114
Apache Spark 是用于大规模数据处理的统一分析引擎。简单来说，spark是一款分布式的计算框架，用于调度成百上千的服务器集群，计算TB、PB乃至EB级别的海量数据。
Spark 工作流程
苍穆的博客
07-28 5049
1. Spark job提交过程 Driver的任务提交过程   1、Driver程序的代码运行到action操作，触发了SparkContext的runJob方法。  2、SparkContext调用DAGScheduler的runJob函数。  3、DAGScheduler把Job划分stage，然后把stage转化为相应的Tasks，把Tasks交给TaskScheduler。...
你真的懂Spark SQL架构的工作原理么？
Aa112233aA1的博客
08-13 490
Spark SQL兼容Hive，这是因为Spark SQL架构与Hive底层结构相似，Spark SQL复用了Hive提供的元数据仓库（Metastore）、HiveQL、用户自定义函数（UDF）以及序列化和反序列工具（SerDes），下面通过图1深入了解Spark SQL底层架构。 可以看出，Spark SQL架构与Hive架构相比，除了把底层的MapReduce执行引擎更改为Spark，还修改了Catalyst优化器，Spark SQL快速的计算效率得益于Catalyst优化器。从HiveQL被解析成
Spark：SparkSQL学习总结
Jodness' Blogs
08-06 2588
目录 1、SparkSQL概述 1.1、SparkSQL是什么 1.2、Spark SQL 的特点 1.3、RDD/DataFrame/DataSet 1.3.1、RDD 1.3.2、DataFrame 1.3.3、DataSet 1.3.4、三者的共同点/区别 1.4、SparkSQL执行流程 2、SparkSQL查询解析 2.1、SparkSession 2.2、Dat...
Spark Catalyst-SparkSQL执行流程
weixin_45607513的博客
02-26 438
工作流程 SQL语句首先通过Parser模块被解析为语法树，即未解析的逻辑计划(Unresolved Logical Plan); 然后通过Analyzer模块借助于数据元数据解析为逻辑计划(Logical Plan); 此时再通过各种基于规则的优化策略进行深入优化，得到优化过的逻辑计划(Optimized Logical Plan); 优化后的逻辑计划依然是逻辑的，并不能被Spark系统理解，此...
深入理解SPARK SQL 中HashAggregateExec和ObjectHashAggregateExec以及UnsafeRow
monkeyboy_tech的博客
03-26 2796
感悟和理解 翻译这篇文章是为了更好的理解ObjectHashAggregateExec和UnsafeRow，关于UnsafeRow的文章，可以参考Spark源码修改系列 - UnsafeRow内存布局和代码优化。 其实明显，UnsafeRow是模拟了offheap的分配方式而在堆上进行的操作，它并没有脱离了jvm，而是使用了Java unsafe API（Java提供的底层非安全操作接口），允许用户像操作C++指针一样来申请和访问内存地址，JVM也不会对这部分非安全数据进行额外的类型检查和垃圾回收。 事实上
3. Spark逻辑处理流程
wymyimeng的博客
05-20 494
1. 逻辑处理流程概览 1). 数据模型 RDD只是一个逻辑概念，在内存中并不会真正为RDD 分配存储空间(除非这个RDD 需要被缓存)。RDD 只会在计算中产生，计算结束后就会消失。 RDD 可以包含多个分区，不同分区的数据由不同的任务(task) 在不同的节点上产生。 Spark 将RDD 的操作分为两种：transformation() 操作和 action() 操作。两者的区别是： action() 是一种后处理(post-processing)， 产生输出结果，而且会触发Spark 提交j.
深入学习Spark SQL ：SparkSQL执行流程
Zeroowt的博客
03-21 3109
主要参考书籍：《Spark SQL 内核剖析》 参考博客：http://hbasefly.com/2017/03/01/sparksql-catalyst/ http://www.uml.org.cn/bigdata/201706082.asp 文章目录1.Spark执行流程概述SparkSQL的使用一般步骤：Spark对SQL语句的转换2.Catalyst基础的SQL优化器理论：Catalyst...
通过高级性能调整深入了解 Spark SQL
Hadoop技术博文
06-11 796
本文资料来自于 2018-06-04 ~ 06 日在旧金山进行的 Spark + AI summit，分享作者为 Xiao Li 和 Wenchen Fan，两位都是 D...
Spark SQL操作
qq_42260493的博客
11-20 1930
步骤三步走：①制作表头②制作表的记录③拼接表头和表的记录//引入types，为了后面使用StructType、StructField//引入Row，为了后续转换RDD时，将RDD的元素类型设置为Row//定义表头信息//StructField("name",StringType,true) "name"表示字段名，StringType表示字符串，true表示允许为空//将上一步的表头信息转换为StructType类型//创建RDD//拆分//将拆分后的RDD转换为Row对象。
2-spark任务处理流程-Standalone
github_28583061的博客
05-18 534
spark 基本处理流程--RDD org.apache.spark.examples.SparkPi处理分析 pi计算原理 http://blog.youkuaiyun.com/ranchlai/article/details/11019155 利用圆与其外接正方形面积之比为pi/4的关系（圆面积：pirr ，正方形面积：2r2r=4r*r），通过产生大量均匀分布的二维点，计算落在单位圆和单位正方形的数量...
spark_任务提交处理流程
github_28583061的博客
12-20 270
作业提交与dagschedule操作 参考 DAGScheduler.handleJobSubmit DAGSchedual#submitMissingTask stage如何生成taskset 如果一个stage的所有parent stage已经计算完成或者存在于cache中就会调用这个方法来提交该stage包含的tasks driver ，master， worker 通信关系 ...
Spark工作流程简述
ChillLitchi的博客
06-29 1275
这是参加东软大数据实习的一份平时作业，图片内容来源于课件。 Spark工作流程简述 用户构建Spark Application的运行环境，启动SparkContext（上下文） 用户编写程序提交到Master上 Master构建一个有向无环图（DAG） 根据DAG生成不同的TaskSet任务集 Master上面的Task Scheduler会把任务集分配给若干个Worker节点 worker节点会启动executor进程，从而执行不同的task worker节点执行完之后，将结果通过集群.
Spark SQL 之 Join 实现
weixin_30258027的博客
09-20 952
原文地址：Spark SQL 之 Join 实现 Spark SQL 之 Join 实现 涂小刚2017-07-19217标签：spark，数据库 Join作为SQL中一个重要语法特性，几乎所有稍微复杂一点的数据分析场景都离不开Join，如今Spark SQL(Dataset/DataFrame)已经成为Spark应用程序开发的主流，作为开发者，我们有必要了解Jo...
Spark SQL 总结整理(二)：Spark SQL 解析流程、工作原理
super_wj0820的博客
09-18 3176
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、优化等处理过程 1. Spark SQL运行架构 由上图看出，Spark SQL 的解析流程为： 1. 使用 SessionCatalog 保存元数据 在解析SQL语句之前，会创建 SparkSession，或者如...
SparkSQL核心执行流程解析
"SparkSQL源码分析之核心流程" 在深入探讨SparkSQL的核心流程之前，我们需要了解SparkSQL出现的背景和其迅速发展的原因。SparkSQL是Apache Spark项目的一部分，旨在提供一个统一的接口来处理结构化数据，使得用户...
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