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 主要执行流程
## 摘要
本文将介绍 Spark SQL 的主要执行流程。Spark SQL 是 Apache Spark 提供的用于处理结构化数据的模块，它提供了高效的 SQL 查询功能，并且可以与 Spark 的其他组件无缝集成。文章首先介绍了 Spark SQL 的基本概念和主要组件，然后详细讲解了 Spark SQL 的执行流程，并通过代码示例演示了其中的关键步
原创
2023-09-01 03:36:30
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一、简介
介绍Spark SQL，就不得不提Hive和Shark。Hive是Shark的前身，Shark是Spark SQL的前身。
Shark是由伯克利实验室技术团队开发的Spark生态环境组件之一，它扩展了Hive并修改了Hive架构中的内存管理、物理计划和执行3个模块，使之可以运行在Spark引擎上。大大加快了在内存
1 概述本文介绍spark sql的几种执行方式：SQL，DataFramesAPI与Datasets API（但会使用同一个执行引擎），Spark2.0中引入了SparkSession的概念。该篇文章只是做一个简单的了解，让大家有一个感官性的认识。下一篇会对RDD、DataFrame、Dataset进行一个详细的介绍。spark sql是为了处理结构化数据的一个spark 模块。不同于spark
Spark SQL的运行过程 SQL在Spark执行要经历以下几步：用户提交SQL文本解析器将SQL文本解析成逻辑计划分析器结合Catalog对逻辑计划做进一步分析，验证表是否存在，操作是否支持等优化器对分析器分析的逻辑计划做进一步优化，如将过滤逻辑下推到子查询，查询改写，子查询共用等Planner再将优化后的逻辑计划根据预先设定的映射逻辑转换为物理执行计划物理执行计划做RDD计算，最终向用户返回
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2023-08-01 14:28:08
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本文目录一、ApacheSpark二、SparkSQL发展历程三、SparkSQL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！(https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg2MzU2MDYzOA&mid=2247495662&idx=1&sn=ecfd61f8b907481ee263a64e07f8f608&chks
原创
精选
2022-04-21 14:42:34
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# Spark SQL 正确的执行流程解析
## 引言
Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架，具有超级快速的处理能力。Spark SQL 是其核心组件之一，提供了用于处理结构化数据的接口。本文将详细分析 Spark SQL 的执行流程，得出其工作原理。我们还将通过代码示例、Gantt 图以及类图来帮助理解。
## Spark SQL 的执行流程
Spark SQL 的执行流
7.1 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
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2023-06-11 14:48:16
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Spark 任务执行的流程四个步骤1.构建DAG（调用RDD上的方法）2.DAGScheduler将DAG切分Stage（切分的依据是Shuffle），将Stage中生成的Task以TaskSet的形式给TaskScheduler3.TaskScheduler调度Task（根据资源情况将Task调度到相应的Executor中）4.Executor接收Task，然后将Task丢入到线程池中执行&nb
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2023-06-16 19:38:33
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首先，用户编写好的 spark 应用程序之后，打包成 Jar 包，通过 spark-submit 进行提交。最终转交给 SparkSubmit.class，通过提交模式可以找到对应的客户端启动类。这个客户端类启动好了之后，执行一些参数解析，执行 Jar 包处理等相关准备动作之后，就发送请求（Appl ...
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2021-10-31 21:22:00
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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
Spark应用程序以进程集合为单位在分布式集群上运行，通过driver程序的main方法创建的SparkContext对象与集群交互。1、Spark通过SparkContext向Cluster manager(资源管理器)申请所需执行的资源（cpu、内存等）2、Cluster manager分配应用程序执行需要的资源，在Worker节点上创建Executor3、SparkContext 将程序代码
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2023-08-04 15:23:47
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Spark的基本概念：（1）Application：表示你的应用程序（2）Driver：表示main()函数，创建SparkContext。由SparkContext负责与ClusterManager通信，进行资源的申请，任务的分配和监控等。程序执行完毕后关闭SparkContext（3）Executor：某个Application运行在Worker节点上的一个进程，该进程负责运行某些task，并
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2023-08-08 13:13:52
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Spark内部执行机制1.1 内部执行流程 如下图1为分布式集群上spark应用程序的一般执行框架。主要由sparkcontext（spark上下文）、cluster manager(资源管理器)和▪executor（单个节点的执行进程）。其中cluster manager负责整个集群的统一资源管理。executor是应用执行的主要进程，内部含有多个task线程以及内存空间。
1.概述本文是基于spark on yarn的执行分析spark整体执行流程是怎么样的。我们知道spark程序提交的任务，会拆分成ShuffleMapStage,ResultStage。首先会执行ShuffleMapStage，再执行ResultStage，那么问题来了：1）当Executor执行SchuffleMapstage任务的时候 driver端在做什么？2）当一个ShuffleMapSt
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2023-09-20 16:37:09
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在讲spark之前，不得不详细介绍一下RDD（Resilient Distributed Dataset），打开RDD的源码，一开始的介绍如此： 字面意思就是弹性分布式数据集，是spark中最基本的数据抽象，它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。Resilient：弹性的，它表示的是数据可以保存在磁盘，也可以保存在内存中Distributed：它的数据分布式存储，并且
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、架构图二、解释1.主要组件及主要作用总结 前言官方的架构图太过简单，没有具体的交互细节。为此，我花了一个下午时间梳理了一下详细一点的spark的运行流程架构图，然后想了个通俗易懂的比喻来拟合它们之间的关系：一、架构图总体架构图如下二、解释1.主要组件及主要作用主要由如下组件：driver：相当于是个项目经理，客户提交的任务后（即spark-submit xxxx），它会做具体的交
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2023-08-22 21:48:04
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002-源码spark-2.1.1版SparkOnYarn部署流程-ApplicationMasterSparkOnYarn部署流程-CoarseGrainedExecutorBackend SparkOnYarn部署流程-ApplicationMaster如果走集群模式的话，bin/java org.apache.spark.deploy.yarn.ApplicationMaster当该命令提
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
