目录0-前言1-查看SQL的执行计划1.1-explain的用法2-explain使用场景2.1-join 语句会过滤 null 的值吗？2.2-group by 分组语句会进行排序吗？2.3-哪条sql执行效率高呢？3-explain dependency的用法3.1-识别看似等价的代码3.2-识别SQL读取数据范围的差别4-explain authorization 的用法5-总结 0-前言
Spark SQL与Hive On Spark区别Hive是目前大数据领域，事实上的SQL标准。其底层默认是基于MapReduce实现的，但是由于MapReduce速度实在比较慢，因此这两年，陆续出来了新的SQL查询引擎。包括Spark SQL，Hive On Tez，Hive On Spark等。 Spark SQL与Hive On Spark是不一样的。Spark SQL是Spark自己研发出
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2023-09-15 21:54:02
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文 | 邹晨俊 on 大数据前言有赞数据平台从 2017 年上半年开始，逐步使用 SparkSQL 替代 Hive 执行离线任务，目前 SparkSQL 每天的运行作业数量5000个，占离线作业数目的55%，消耗的 cpu 资源占集群总资源的50%左右。本文介绍由 SparkSQL 替换 Hive 过程中碰到的问题以及处理经验和优化建议，包括以下方面的内容：有赞数据平台的整体架构。SparkSQL
# 如何使用 SparkSQL 来连接 Hive
在现代数据处理中，Apache Spark 和 Hive 是两个非常重要的组件。Spark 提供了高效的数据处理能力，而 Hive 则提供了一个 SQL-like 的查询接口，使得用户能够方便地查询大数据。而将二者结合使用，可以让我们高效地处理和查询存储在 Hive 中的数据。接下来，我将详细讲解如何实现“SparkSQL Hive”的连接和使用
一、SQL解析过程
### --- sql解析过程
~~~ Spark SQL 可以说是 Spark 中的精华部分。
~~~ 原来基于 RDD 构建大数据计算任务，重心在向 DataSet 转移，原来基于 RDD 写的代码也在迁移。
~~~ 使用 Spark SQL 编码好处是非常大的，尤其是在性能方面，有很大提升。
~~~ Spark S
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2023-08-26 22:25:55
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1、SparkSQL的发展历程1.1 Hive and SharkSparkSQL的前身是Shark，给熟悉RDBMS但又不理解MapReduce的技术人员提供快速上手的工具，Hive应运而生，它是当时唯一运行在Hadoop上的SQL-on-Hadoop工具。但是MapReduce计算过程中大量的中间磁盘落地过程消耗了大量的I/O，降低的运行效率，为了提高SQL-on-Hadoop的效率
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2023-08-11 16:58:21
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说到Spark SQL ，我们不得不提到它的优化器（Catalyst），Catalyst是Spark sql的核心，它是针对于Spark SQL语句执行过程中的查询优化框架。所以在想了解Spark SQL的执行流程的时候，理解一下Catalyst的工作流程是很有必要的！ 了解Catalyst的话！ 一张图解释一下它的全流程。其中黑色方框为Catalyst的工作流程。&n
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2023-09-05 10:09:56
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概述SparkSQL和Hive的异同Hive和Spark 均是：“分布式SQL计算引擎”SparkSQL使用内存计算，而Hive使用磁盘迭代，所以SparkSQL性能较好二者都可以运行在YARN之上SparkSQL无元数据管理，但可以和hive集成，集成之后可以借用hive的metastore进行元数据管理SparkSQL的数据抽象PySpark使用DataFrame，是一个二维表数据结构，适用于
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2023-08-04 06:31:43
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内置函数解析内置函数实战 的DataFrame引入了大量的内置函数，这些内置函数一般都有CG（CodeGeneration）功能，这样的函数在编译和执行时都会经过高度优化。SparkSQL操作Hive和Hive on spark一样吗？不一样。SparkSQL操作Hive只是把Hive当作数据仓库的来源，而计算引擎就是SparkSQL本身。Hive on spark是Hive的子项目，
sparksql不复杂，只要创建好了DataFrame（泛型为RDD的DataSet），然后通过这个df创建个临时表然后写sql，就能用我们的sqark计算框架做一些我们想要的计算了，而且是只要写sql哦！是不是很好用，只要会sql！就能用！SqarkSql 历史hive------>shark-------->sparksqlshark是基于spark计算框架之上的兼容hiveyu
Spark Sql简介1.hive和Spark的比较hive:将sql解析成MR任务。Spark :修改hive的内存管理、物理计划、执行三个模块2.两者的解耦Spark对Hive的强依赖，使用Hive的语法解析器、查询优化器等。满足Spark一栈式技术栈的设计理念：Spark Sql3.Spark on Hive 和Hive on SparkSpark on Hive：只是将hive作为数据仓库
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2023-08-04 22:19:39
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Hive数据源 Apache Hive是Hadoop上的SQL引擎，Spark SQL编译时可以包含Hive支持，也可以不包含。包含Hive支持的Spark SQL可以支持Hive表访问、UDF(用户自定义函数)以及 Hive 查询语言(HiveQL/HQL)等。需要强调的 一点是，如果要在Spark SQL中包含Hive的库，并不需要事先安装Hive。一般来说，最好还是在编译Spark S
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2023-08-09 17:17:06
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13.108.Spark 优化 1.1.25.Spark优化与hive的区别 1.1.26.SparkSQL启动参数调优 1.1.27.四川任务优化实践：执行效率提升50%以上13.108.Spark 优化：1.1.25.Spark优化与hive的区别先理解spark与mapreduce的本质区别，算子之间（map和reduce之间多了依赖关系判断，即宽依赖和窄依赖。） 优化的思路和hive基本一
文章目录一、SparkSQL 核心编程介绍二、SparkSQL 核心概念2.1 DataFrame2.1.1 创建 DataFrame2.1.2 SQL 语法2.1.3 DSL 语法2.1.4 RDD 转换为 DataFrame2.1.5 DataFrame 转换为 RDD2.2 DataSet2.2.1 创建 DataSet2.2.2 RDD 转换为 DataSet2.2.3 DataSet
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2023-08-11 15:12:53
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1、Spark SQL简介¶
说SparkSql之前，就不得不说下它的前身-Shark。首先，Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，用户可以通过HiveQL语句将其转化为MapReduce任务来运行。其主要过程是用户输入HiveQL语句，进入到驱动模块后编译器会进行解析辨析，并有优化器对该操作进行优化计算。接下来将其交给执行器去执行器，执行器会启动一个或多个MapR
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2023-08-13 21:44:56
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前提前提是机器已经有整合好的hive.准备1.Spark 要接管 Hive 需要把Hive的conf目录下的 hive-site.xml 复制到Spark的conf/目录下.2.因为Hiv
原创
2022-07-04 17:00:40
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# 如何使用Spark SQL读写Hive
在大数据领域，Spark和Hive是两个非常流行的工具。通过Spark SQL，用户可以方便地读取和写入Hive的数据。本篇文章将指导您完成这一过程，让您能够快速掌握Spark SQL与Hive之间的数据交互。
## 整体流程
在开始之前，我们需要理解整体的工作流程。下面是一个简化的步骤流程表：
| 步骤 | 描述
# 如何实现SparkSQL保存Hive数据
## 操作流程
首先，让我们了解一下整个操作的流程：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 创建SparkSession对象 |
| 步骤二 | 读取Hive表数据 |
| 步骤三 | 处理数据 |
| 步骤四 | 将处理后的数据保存到Hive表 |
## 具体步骤及代码示例
### 步骤一：创建SparkS
1. RDD 和 SparkSQL 运行时的区别查看执行计划----------------------explainRDD的运行流程SparkSQL程序运行流程和 RDD 不同, SparkSQL 的 Dataset 和 SQL 并不是直接生成计划交给集群执行, 而是经过了一个叫做 Catalyst 的优化器, 这个优化器能够自动帮助开发者优化代码 也就是说, 在 SparkSQL 中, 开发者
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2023-08-02 10:18:36
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背景最近在做Spark 3.1 升级 Spark 3.5的过程中，遇到了一批SQL在运行的过程中 Driver OOM的情况，排查到是AQE开启导致的问题，再次分析记录一下，顺便了解一下Spark中指标的事件处理情况结论SQLAppStatusListener 类在内存中存放着 一个整个SQL查询链的所有stage以及stage的指标信息，在AQE中 一个job会被拆分成很多job，甚至几百上千的
