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2024-12-25 09:15:06 来源:高频电话呼叫源码 分类:热点

1.Spark SQL Catalyst 优化器
2.为什么sparkSQL
3.SparkShuffle及Spark SQL图解执行流程语法
4.SPARK-38864 - Spark支持unpivot源码分析

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Spark SQL Catalyst 优化器

       Spark SQL的解析解析底层执行原理涉及了优化器Catalyst,它是源码源码Spark SQL的核心,基于Scala函数式编程结构,解析解析用于优化SQL语句执行过程。源码源码理解Catalyst的解析解析工作流程对于了解Spark SQL执行流程至关重要。Catalyst工作流程包括四个主要阶段:

       1、源码源码telnet 源码githubParser模块解析SQL字符串为抽象语法树(AST),解析解析该阶段为后续处理提供结构。源码源码

       2、解析解析Analyzer模块遍历AST,源码源码进行数据类型和函数绑定,解析解析解析元数据信息Catalog,源码源码确认SQL语句中的解析解析表名和字段名在元数据库中是否存在。

       3、源码源码Optimizer模块实施基于规则或代价的解析解析优化策略,常见的规则有多个,确保逻辑执行计划的效率。

       4、SparkPlanner模块将优化后的逻辑执行计划转换为物理计划,这是乾坤波段王分时指标源码Spark可以执行的具体操作计划。

       执行物理计划时,生成Java字节码,将SQL转化为有向无环图(DAG),以RDD形式执行操作。

       在对比RDD与SparkSQL运行时的区别时,RDD的运行流程依赖开发者优化,而SparkSQL的Dataset和SQL经过Catalyst优化器自动优化,显著提升效率。

       Dataset是强类型、类型安全的数据容器,提供结构化查询API和命令式API,即使使用命令式API,执行计划也会被优化。

       Dataset底层处理的是对象的序列化形式,通过查看物理执行计划可以判定其处理的数据形式。在执行之前,Dataset范型对象转换为InternalRow,然后通过Encoder和Decoder转换为实际范型对象。

       最后,卖源码淘宝该用什么类目DataFrame中的Row是Dataset底层的数据结构,InternalRow是Catalyst Row,代表Dataset处理的数据形式。

为什么sparkSQL

       Shark和sparkSQL 但是,随着Spark的发展,其中sparkSQL作为Spark生态的一员继续发展,而不再受限于hive,只是兼容hive;而hive on spark是一个hive的发展计划,该计划将spark作为hive的底层引擎之一,也就是说,hive将不再受限于一个引擎,可以采用map-reduce、Tez、spark等引擎。

       ã€€ã€€Shark为了实现Hive兼容,在HQL方面重用了Hive中HQL的解析、逻辑执行计划翻译、执行计划优化等逻辑,可以近似认为仅将物理执行计划从MR作业替换成了Spark作业(辅以内存列式存储等各种和Hive关系不大的优化);同时还依赖Hive Metastore和Hive SerDe(用于兼容现有的各种Hive存储格式)。这一策略导致了两个问题,第一是执行计划优化完全依赖于Hive,不方便添加新的优化策略;二是因为MR是进程级并行,写代码的时候不是很注意线程安全问题,导致Shark不得不使用另外一套独立维护的打了补丁的Hive源码分支(至于为何相关修改没有合并到Hive主线,我也不太清楚)。

       ã€€ã€€æ­¤å¤–,除了兼容HQL、加速现有Hive数据的查询分析以外,Spark SQL还支持直接对原生RDD对象进行关系查询。同时,除了HQL以外,Spark SQL还内建了一个精简的SQL parser,以及一套Scala DSL。也就是说,如果只是使用Spark SQL内建的SQL方言或Scala DSL对原生RDD对象进行关系查询,用户在开发Spark应用时完全不需要依赖Hive的任何东西。

SparkShuffle及Spark SQL图解执行流程语法

       SparkShuffle是Apache Spark中的一个核心概念,主要涉及数据分片、聚合与分发的过程。在使用reduceByKey等操作时,数据会被划分到不同的partition中,但每个key可能分布在不同的节点上。为了解决这一问题,Spark引入了Shuffle机制,主要分为两种类型:HashShuffleManager与SortShuffleManager。

       HashShuffleManager在Spark 1.2之前是默认选项,它通过分区器(默认是hashPartitioner)决定数据写入的磁盘小文件。在Shuffle Write阶段,每个map task将结果写入到不同的文件中。Shuffle Read阶段,reduce task从所有map task所在的机器上寻找属于自己的文件,确保了数据的工薪管理系统易语言源码聚合。然而,这种方法会产生大量的磁盘小文件,导致频繁的磁盘I/O操作、内存对象过多、频繁的垃圾回收(GC)以及网络通信故障,从而影响性能。

       SortShuffleManager在Spark 1.2引入,它改进了数据的处理流程。在Shuffle阶段,数据写入内存结构,当内存结构达到一定大小时(默认5M),内存结构会自动进行排序分区并溢写磁盘。这种方式在Shuffle阶段减少了磁盘小文件的数量,同时在Shuffle Read阶段通过解析索引文件来拉取数据,提高了数据读取的效率。

       Spark内存管理分为静态内存管理和统一内存管理。静态内存管理中内存大小在应用运行期间固定,统一内存管理则允许内存空间共享,提高了资源的笔记网站开源源码利用率。Spark1.6版本默认采用统一内存管理,可通过配置参数spark.memory.useLegacyMode来切换。

       Shuffle优化涉及多个参数的调整。例如,`spark.shuffle.file.buffer`参数用于设置缓冲区大小,适当增加此值可以减少磁盘溢写次数。`spark.reducer.maxSizeInFlight`参数则影响数据拉取的次数,增加此值可以减少网络传输,提升性能。`spark.shuffle.io.maxRetries`参数控制重试次数,增加重试次数可以提高稳定性。

       Shark是一个基于Spark的SQL执行引擎,兼容Hive语法,性能显著优于MapReduce的Hive。Shark支持交互式查询应用服务,其设计架构对Hive的依赖性强,限制了其长期发展,但提供了与Spark其他组件更好的集成性。SparkSQL则是Spark平台的SQL接口,支持查询原生的RDD和执行Hive语句,提供了Scala中写SQL的能力。

       DataFrame作为Spark中的分布式数据容器,类似于传统数据库的二维表格,不仅存储数据,还包含数据结构信息(schema)。DataFrame支持嵌套数据类型,提供了一套更加用户友好的API,简化了数据处理的复杂性。通过注册为临时表,DataFrame的列默认按ASCII顺序显示。

       SparkSQL的数据源丰富,包括JSON、JDBC、Parquet、HDFS等。其底层架构包括解析、分析、优化、生成物理计划以及任务执行。谓词下推(predicate Pushdown)是优化策略之一,能够提前执行条件过滤,减少数据的处理量。

       创建DataFrame的方式多样,可以从JSON、非JSON格式的RDD、Parquet文件以及JDBC中的数据导入。DataFrame的转换与操作提供了灵活性和效率,支持通过反射方式转换非JSON格式的RDD,但不推荐使用。动态创建Schema是将非JSON格式的RDD转换成DataFrame的一种方法。读取Parquet文件和Hive中的数据均支持DataFrame的创建和数据的持久化存储。

       总之,SparkShuffle及Spark SQL通过高效的内存管理、优化的Shuffle机制以及灵活的数据源支持,为大数据处理提供了强大而高效的能力。通过合理配置参数和优化流程,能够显著提升Spark应用程序的性能。

SPARK- - Spark支持unpivot源码分析

       unpivot是数据库系统中用于列转行的内置函数,如SQL SERVER, Oracle等。以数据集tb1为例,每个数字代表某个人在某个学科的成绩。若要将此表扩展为三元组,可使用union实现。但随列数增加,SQL语句变长。许多SQL引擎提供内置函数unpivot简化此过程。unpivot使用时需指定保留列、进行转行的列、新列名及值列名。

       SPARK从SPARK-版本开始支持DataSet的unpivot函数,逐步扩展至pyspark与SQL。在Dataset API中,ids为要保留的Column数组,Column类提供了从String构造Column的隐式转换,方便使用。利用此API,可通过unpivot函数将数据集转换为所需的三元组。values表示转行列,variableColumnName为新列名,valueColumnName为值列名。

       Analyser阶段解析unpivot算子,将逻辑执行计划转化为物理执行计划。当用户开启hive catalog,SPARK SQL根据表名和metastore URL查找表元数据,转化为Hive相关逻辑执行计划。物理执行计划如BroadcastHashJoinExec,表示具体的执行策略。规则ResolveUnpivot将包含unpivot的算子转换为Expand算子,在物理执行计划阶段执行。此转换由开发者自定义规则完成,通过遍历逻辑执行计划树,根据节点类型及状态进行不同处理。

       unpivot函数实现过程中,首先将原始数据集投影为包含ids、variableColumnName、valueColumnName的列,实现语义转换。随后,通过map函数处理values列,构建新的行数据,最终返回Expand算子。在物理执行计划阶段,Expand算子将数据转换为所需形式,实现unpivot功能。

       综上所述,SPARK内置函数unpivot的实现通过解析列参数,组装Expand算子完成,为用户提供简便的列转行功能。通过理解此过程,可深入掌握SPARK SQL的开发原理与内在机制。

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