1.spark sql源码系列 | with as 语句真的码书会把查询的数据存内存嘛?
2.总想问问哪类人群适合学IT技术呢?
3.Spark源码解析2-YarnCluster模式启动
4.Spark-Submit 源码剖析
5.SPARK-38864 - Spark支持unpivot源码分析
6.国内最好的Java培训机构有哪些?
spark sql源码系列 | with as 语句真的会把查询的数据存内存嘛?
在探讨 Spark SQL 中 with...as 语句是否真的会把查询的数据存入内存之前,我们需要理清几个关键点。码书首先,码书网上诸多博客常常提及 with...as 语句会将数据存放于内存中,码书来提升性能。码书那么,码书jsp转servlet源码实际情况究竟如何呢?
让我们以 hive-sql 的码书视角来解答这一问题。在 hive 中,码书有一个名为 `hive.optimize.cte.materialize.threshold` 的码书参数。默认情况下,码书其值为 -1,码书代表关闭。码书当值大于 0 时(如设置为 2),码书with...as 语句生成的码书表将在被引用次数达到设定值后物化,从而确保 with...as 语句仅执行一次,码书进而提高效率。
接下来,我们通过具体测试来验证上述结论。在不调整该参数的情况下,执行计划显示 test 表被读取了两次。此时,我们将参数调整为 `set hive.optimize.cte.materialize.threshold=1`,执行计划显示了 test 表被物化的情况,表明查询结果已被缓存。
转而观察 Spark SQL 端,我们并未发现相关优化参数。Spark 对 with...as 的操作相对较少,在源码层面,通过获取元数据时所做的参数判断(如阈值与 cte 引用次数),我们可以发现 Spark 在这个逻辑上并未提供明确的优化机制,来专门针对 with...as 语句进行高效管理。
综上所述,python做分类github源码通过与 hive-sql 的对比以及深入源码分析,我们得出了 with...as 语句在 Spark SQL 中是否把数据存入内存的结论,答案并不是绝对的。关键在于是否通过参数调整来物化结果,以及 Spark 在自身框架层面并未提供特定优化策略来针对 with...as 语句进行内存管理。因此,正确使用 with...as 语句并结合具体业务场景,灵活调整优化参数策略,是实现性能提升的关键。
总想问问哪类人群适合学IT技术呢?
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Spark源码解析2-YarnCluster模式启动
YARN 模式运行机制主要体现在Yarn Cluster 模式和Yarn Client 模式上。在Yarn Cluster模式下,SparkSubmit、ApplicationMaster 和 CoarseGrainedExecutorBackend 是独立的进程,而Driver 是独立的线程;Executor 和 YarnClusterApplication 是对象。在Yarn Client模式下,SparkSubmit、ApplicationMaster 和 YarnCoarseGrainedExecutorBackend 也是独立的进程,而Executor和Driver是对象。
在源码中,SparkSubmit阶段首先执行Spark提交命令,底层执行的是开启SparkSubmit进程的命令。代码中,SparkSubmit从main()开始,根据运行模式获取后续要反射调用的类名赋给元组中的ChildMainClass。如果是Yarn Cluster模式,则为YarnClusterApplication;如果是Yarn Client模式,则为主类用户自定义的类。接下来,获取ChildMainClass后,通过反射调用main方法的过程,反射获取类然后通过构造器获取一个示例并多态为SparkApplication,再调用它的start方法。随后调用YarnClusterApplication的start方法。在YarnClient中,new一个Client对象,其中包含了yarnClient = YarnClient.createYarnClient属性,这是屏幕亮度调节软件源码Yarn在SparkSubmit中的客户端,yarnClient在第行初始化和开始,即连接Yarn集群或RM。之后就可以通过这个客户端与Yarn的RM进行通信和提交应用,即调用run方法。
ApplicationMaster阶段主要涉及开启一个Driver新线程、AM向RM注册、AM向RM申请资源并处理、封装ExecutorBackend启动命令以及AM向NM通信提交命令由NM启动ExecutorBackend。在ApplicationMaster进程中,首先开启Driver线程,开始运行用户自定义代码,创建Spark程序入口SparkContext,接着创建RDD,生成job,划分阶段提交Task等操作。
在申请资源之前,AM主线程创建了Driver的终端引用,作为参数传入createAllocator(),因为Executor启动后需要向Driver反向注册,所以启动过程必须封装Driver的EndpointRef。AM主线程向RM申请获取可用资源Container,并处理这些资源。ExecutorBackend阶段尚未完成,后续内容待补充。
Spark-Submit 源码剖析
直奔主题吧:
常规Spark提交任务脚本如下:
其中几个关键的参数:
再看下cluster.conf配置参数,如下:
spark-submit提交一个job到spark集群中,大致的经历三个过程:
代码总Main入口如下:
Main支持两种模式CLI:SparkSubmit;SparkClass
首先是checkArgument做参数校验
而sparksubmit则是通过buildCommand来创建
buildCommand核心是AbstractCommandBuilder类
继续往下剥洋葱AbstractCommandBuilder如下:
定义Spark命令创建的方法一个抽象类,SparkSubmitCommandBuilder刚好是实现类如下
SparkSubmit种类可以分为以上6种。SparkSubmitCommandBuilder有两个构造方法有参数和无参数:
有参数中根据参数传入拆分三种方式,然后通过OptionParser解析Args,构造参数创建对象后核心方法是通过buildCommand,而buildCommand又是通过buildSparkSubmitCommand来生成具体提交。
buildSparkSubmitCommand会返回List的命令集合,分为两个部分去创建此List,
第一个如下加入Driver_memory参数
第二个是通过buildSparkSubmitArgs方法构建的具体参数是MASTER,DEPLOY_MODE,FILES,CLASS等等,这些就和我们上面截图中是对应上的。是通过OptionParser方式获取到。
那么到这里的话buildCommand就生成了一个完成sparksubmit参数的命令List
而生成命令之后执行的任务开启点在org.apache.spark.deploy.SparkSubmit.scala
继续往下剥洋葱SparkSubmit.scala代码入口如下:
SparkSubmit,kill,request都支持,后两个方法知识支持standalone和Mesos集群方式下。dosubmit作为函数入口,其中第一步是初始化LOG,然后初始化解析参数涉及到类
SparkSubmitArguments作为参数初始化类,继承SparkSubmitArgumentsParser类
其中env是测试用的,参数解析如下,parse方法继承了SparkSubmitArgumentsParser解析函数查找 args 中设置的--选项和值并解析为 name 和 value ,如 --master yarn-client 会被解析为值为 --master 的 name 和值为 yarn-client 的 value 。
这之后调用SparkSubmitArguments#handle(MASTER, "yarn-client")进行处理。
这个函数也很简单,根据参数 opt 及 value,设置各个成员的值。接上例,parse 中调用 handle("--master", "yarn-client")后,在 handle 函数中,master 成员将被赋值为 yarn-client。
回到SparkSubmit.scala通过SparkSubmitArguments生成了args,然后调用action来匹配动作是submit,kill,request_status,print_version。
直接看submit的action,doRunMain执行入口
其中prepareSubmitEnvironment初始化环境变量该方法返回一个四元 Tuple ,分别表示子进程参数、子进程 classpath 列表、系统属性 map 、子进程 main 方法。完成了提交环境的准备工作之后,接下来就将启动子进程。
runMain则是执行入口,入参则是执行参数SparkSubmitArguments
Main执行非常的简单:几个核心步骤
先是打印一串日志(可忽略),然后是创建了loader是把依赖包jar全部导入到项目中
然后是MainClass的生成,异常处理是ClassNotFoundException和NoClassDeffoundError
再者是生成Application,根据MainClass生成APP,最后调用start执行
具体执行是SparkApplication.scala,那么继续往下剥~
仔细阅读下SparkApplication还是挺深的,所以打算另外写篇继续深入研读~
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。
国内最好的Java培训机构有哪些?
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4. 本系统采用Hadoop与Spark作为大数据处理核心,确保海量学习数据的高效存储与快速分析。前端采用Vue.js框架结合HTML与ECharts图表库,为用户提供直观、交互性强的数据可视化界面。后端则依托Spring Boot框架与MyBatis持久层技术,实现稳定可靠的业务逻辑处理与数据库交互。
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