本章就着重介绍一个工具hive/console，来加深读者对sparkSQL的执行计划的理解。
1：hive/console安装该工具是给开发人员使用，在编译生成的安装部署包中并没有；该工具须要使用sbt编译执行。要使用该工具，须要具备下面条件：spark1.1.0源代码hive0.12源代码并编译配置环境变量
1.1：安装hive/cosole
以下是笔者安装过程：
A：下载spark1.1.0
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2023-08-21 17:28:58
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plsql执行计划,统计信息基于ORACLE的应用系统很多性能问题，是由应用系统SQL性能低劣引起的，所以，SQL的性能优化很重要，分析与优化SQL的性能我们一般通过查看该SQL的执行计划，本文就如何看懂执行计划，以及如何通过分析执行计划对SQL进行优化做相应说明 一、什么是执行计划 执行计划：一条查询语句在ORACLE中的执行过程或访问路径的描述。 二、如何查看执行计划 1:在PL/SQ
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2023-11-28 20:44:45
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1、前言 本文是对自己阅读Spark SQL源码过程的一个记录，主线是对尚硅谷Spark SQL最后练习中建立的表的一个简单SQL编写的源码实现流程的跟读。通过自问自答的方式，学习完了整个Spark SQL的执行过程。 Spark SQL最终是通过Spark Core的RDD进行计算。所以在阅读Spark SQL源码之前，一定要深刻掌握Spark Core原理，而阅读源码的思路就是理解Spa
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2023-08-26 16:58:05
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Spark SQL 架构Spark SQL 的整体架构如下图所示从上图可见，无论是直接使用 SQL 语句还是使用 DataFrame，都会经过如下步骤转换成 DAG 对 RDD 的操作Parser 解析 SQL，生成 Unresolved Logical Plan由 Analyzer 结合 Catalog 信息生成 Resolved Logical PlanOptimizer根据预先定义好的规则对
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2024-08-19 14:36:03
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# Spark SQL 执行详解
随着大数据技术的迅猛发展，Apache Spark 吸引了越来越多开发者的目光。Spark SQL 作为 Spark 的一个组件，能够处理结构化数据并提供强大的查询功能。在本篇文章中，我们将探讨 Spark SQL 的执行原理，包括其背后的执行过程、如何优化查询以及代码示例。
## Spark SQL 基础概念
Spark SQL 是一个用于大数据处理的模块
原创
2024-10-04 05:42:24
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# 如何在Shell中执行Spark SQL
## 概述
在本文中，我将向您展示如何在Shell中执行Spark SQL。这对于了解如何处理大数据和进行数据分析非常重要。在这里，我将提供整个流程的步骤，以及每一步需要执行的代码示例。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD;
A(开始)
B[连接到Spark]
C[创建SparkSession]
原创
2024-03-15 05:55:24
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# 执行 Spark SQL：一篇入门指南
Apache Spark 是一个开源的分布式计算框架，广泛应用于大规模数据处理和分析。在 Spark 中，SQL 查询和数据处理可以通过 Spark SQL 模块来执行，这使得数据分析师和工程师能够使用熟悉的 SQL 语言来处理大数据。本文将介绍如何执行 Spark SQL，并通过代码示例来帮助理解。
## 什么是 Spark SQL？
Spark
原创
2024-09-21 07:00:14
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我已经在之前的 《一条 SQL 在 Apache Spark 之旅（上）》、《一条 SQL 在 Apache Spark 之旅（中）》 以及 《一条 SQL 在 Apache Spark 之旅（下）》 这三篇文章中介绍了 SQL 从用户提交到最后执行都经历了哪些过程，感兴趣的同学可以去这三篇文章看看。这篇文章中我们主要来介绍 SQL 查询计划（Query P
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2024-08-16 13:44:41
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Mybatis的架构概述结合源码结构Mybatis的基本执行流程一、Mybatis的架构概述Mybatis的架构概览如图所示： 2.第一层：SQLsession，直接对外暴露，也是我们最常用的组件：/p> PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Config 3.0//EN" "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-config.dtd"
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2024-05-28 16:30:37
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Spark从被创造至今已经成为了大数据计算引擎中不可或缺的一环，虽然Spark非常的优秀但相比于其他的开源框架依然有着比较高的学习门槛，希望能够通过一种有结构性的，简单直接的方式，为Spark的初学者入门。核心概念讲解Spark 应用的架构DriverDriver 是整体Spark Application的架构中最重要的一个进程。为了便于理解，我们可以将Driver理解为是一个建筑工
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2023-08-22 06:11:49
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## 使用 Spark SQL 执行 SQL 脚本
作为一位经验丰富的开发者，你需要教会一位刚入行的小白如何使用 Spark SQL 执行 SQL 脚本。下面是整个过程的步骤以及每一步需要做的事情。
### 步骤概览
| 步骤 | 动作 |
|:----:|------|
| 1 | 创建 SparkSession |
| 2 | 加载数据 |
| 3 | 创建临时表 |
原创
2024-02-04 05:18:44
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?今天我们来学习阅读spark的执行计划，在学习执行计划之前，我们需要了解spark中的代码是如何执行的，学习代码的执行过程有助于我们加深对spark的理解，对往期内容感兴趣的同学可以查看?:hadoop专题: hadoop系列文章.spark专题: spark系列文章.flink专题: Flink系列文章.?本文主要是讲解spark sql的代码，从本质上说，操作dataframe和sql，sp
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2023-10-10 21:41:19
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PushProjectionThroughUnion操作下推优化规则的作用是：把在Union操作一边的Projections（投影）操作推到Union的两边。要注意这样优化的前提是在Spark SQL中nion操作不会对数据去重。这里的Projections可以理解为select字段的操作。也就是说，把select操作推到Union操作的两边。优化规则的使用先通过例子来查看和理解一下该优化规则的效
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2023-10-11 21:35:02
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spark sql 执行的流程图： SQL 语句经过 SqlParser 解析成 Unresolved LogicalPlan;使用 analyzer 结合数据数据字典 (catalog) 进行绑定, 生成 resolved LogicalPlan;使用 optimizer 对 resolved LogicalPlan 进行优化, 生成 optimized LogicalPl
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2023-06-14 22:00:58
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文章目录前言一、Spark SQL概述1.1 Spark是什么1.2 Spark SQL优势1.3Spark SQL数据抽象1.4RDD，DataFame，Dataset区别和共性二，Spark SQL原理2.1SparkSession2.3三者的转换2.4SparkSQL中的join2.5 SQL解析过程 前言Spark SQL自从面世以来不仅接过了shark的接力棒，为spark用户提供高性
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2023-11-25 12:59:03
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## mysqldump 执行完 进程还在
在使用 MySQL 数据库时，我们经常需要备份数据库。mysqldump 是 MySQL 提供的一个命令行工具，用于备份数据库。然而，有时候我们会遇到一个问题：即使 mysqldump 执行完毕，相关的进程仍然存在。本文将以一个示例来解释这个问题，并提供解决方案。
### 问题示例
假设我们有一个名为 `example` 的数据库，并使用以下命令进
原创
2023-09-23 23:36:43
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原理剖析SparkSQL工作原理剖析.png 执行计划 只要是在数据库类型的技术里面，比如传统的MySql、Oracle等，包括现在大数据领域的数据仓库，比如Hive，它的基本的SQL执行的模型，都是类似的，首先都是要生成一条SQL语句的执行计划 比如，select name from students => 从哪里去查询，students表，在那个文件里，从文件中查询哪些数据，比
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2023-08-13 20:50:46
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SQL恢复命令（超全）2009-08-29 09:48突破SA的各种困难: ========================================================================================== xp_cmdshell相关: 未能找到存储过程'master..xpcmdshell'. 第一步执行:EXEC sp_addextendedp
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2024-03-15 10:38:43
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# Spark执行Shell脚本执行SQL教程
## 简介
在Spark中执行Shell脚本执行SQL是一个常见的需求，本文将教你如何实现这一功能。我们将以步骤表格的形式展示整个流程，并逐步介绍每一步需要做的事情以及相应的代码。
## 流程图
```mermaid
erDiagram
participant 开发者
participant Spark
participa
原创
2023-08-23 04:12:15
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一 Spark SQL运行架构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。Spark SQL由Core、Catalyst、Hive、Hive-ThriftServer四部分构成：Core: 负责处理数据的输入和输出，如获取数据，查询结果输出成D
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2023-08-04 15:22:56
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