”SparkSQL物理执行计划各操作实现“ 的搜索结果

     SparkSQL执行计划处理的实现概要 执行计划和对应的处理类 不同阶段的处理是由不同的类来负责的，下图是各个阶段和处理类的对应关系图： （1）逻辑计划的生成：创建Dataset时会创建QueryExecution对象 （2）逻辑计划...

     逻辑计划是SQL语句经过解析后的逻辑执行计划，它描述了SQL语句的执行顺序和数据处理方式，但不包含具体的物理实现。 以下是查看执行计划的示例： ```scala val df = spark.sql("SELECT name, age FROM people ...

     物理优化则是将逻辑计划转换为物理计划，即将逻辑操作转换为 Spark 中的物理操作。 4. 生成执行计划（Execution Plan），即将物理计划转换为 Spark 中的 RDD DAG（有向无环图），并将其提交给 Spark 引擎执行。 5....

     现象先来看个现象，下图中一个sql任务居然有多个job并行跑，为什么呢？不错看到这里是不是有很多疑问，下面我就带着这些疑问，从以下几方面一一解答。看看Spark的调度框架是否支持并行提交多...

     三、Spark SQL底层执行原理 四、Catalyst 的两大优化 完整版传送门：Spark知识体系保姆级总结，五万字好文！ 一、Apache Spark Apache Spark是用于大规模数据处理的统一分析引擎，基于内存计算，提高了在大数据...

Spark SQL简介

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     1、在这之前我们要先理解Hive的工作原理Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，提供了类似于关系数据库SQL的查询语言——HiveSQL，用户可以通过HiveSQL语句快速实现简单的MapReduce统计，Hive自身可以自动将HiveSQL...

     mid=2247484129&idx=1&sn=28c104de4f036fc327b07f3b333ebef5&chksm=eb2e6ff0dc59e6e6057fbe421b7a96ab720d875a3937b505771cf1fe4bfac24d91dcda3cb2dc&token=2032349695&...scene=21#w

     生成物理计划后，一条SQL语句就变成了可以执行的Spark任务。将逻辑计划转换成物理计划的抽象类叫做QueryPlanner，它定义了转换的框架：首先得到一系列候选物理计划、然后自底向上替换算子树节点的物理计划、最后...

     从Spark SQL 底层架构可以看到，我们写的SQL语句，经过一个优化器（Catalyst），转化为RDD，交给集群执行。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，...

     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 ...

     上文Spark SQL 内部原理中介绍的 Optimizer 属于 RBO，实现简单有效。它属于 LogicalPlan 的优化，所有优化均基于 LogicalPlan 本身的特点，未考虑数据本身的特点，也未考虑算子本身的代价。 本文将介绍 CBO，它充....

     Spark SQL支持在Spark中执行SQL,或者HiveQL的关系查询表达式。列式存储的类RDD（DataSet/DataFrame）数据类型以及对sql语句的支持使它更容易上手，同时，它对数据的抽取、清洗的特性，使它广泛的用于etl，甚至是机器...

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