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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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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# 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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# 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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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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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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?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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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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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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## 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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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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# Spark SQL 执行原理详解
## 1. 概述
在Spark中使用Spark SQL可以方便地查询和分析大规模数据。Spark SQL的执行原理是非常重要的，对于理解和优化Spark应用程序至关重要。本文将详细介绍Spark SQL的执行原理，并指导如何实现。
## 2. 执行流程
下面是使用Spark SQL执行查询的基本流程：
```mermaid
journey
tit
原创
2024-03-01 04:06:19
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# Spark SQL 执行删除操作的指南
Spark SQL 是一个强大的工具，可以高效处理大数据集。随着数据量的不断增加，有时我们需要从数据集中删除不再需要的数据。本文将介绍如何在 Spark SQL 中执行删除操作，并通过代码示例来加深理解。
## 什么是 Spark SQL 的删除操作？
在 Spark SQL 中，删除操作通常是通过执行 `DELETE` 语句来实现的。这个操作可以
#Spark SQL 编程指南###简介## Spark SQL支持在Spark中执行SQL，或者HiveQL的关系查询表达式。它的核心组件是一个新增的RDD类型JavaSchemaRDD。JavaSchemaRDD由Row对象和表述这个行的每一列的数据类型的schema组成。一个JavaSchemaRDD类似于传统关系数据库的一个表。JavaSchemaRDD可以通过一个已存在的RDD，Par
1、流程解析在该系列第二篇文章中介绍了spark sql整体的解析流程，我们知道整体的sql解析分为未解析的逻辑计划（Unresolved LogicalPlan）、解析后的逻辑计划（LogicalPlan）、优化后的逻辑计划（Optimized LogicalPlan）、物理计划（PhysiclPlan）等四个阶段。物理计划是sql转换执行的最后一个环节，过程比较复杂，其内部又分三个阶段，如下图
正文type ParserBuilder = (SparkSession, ParserInterface) => ParserInterface
type ExtensionsBuilder = SparkSessionExtensions => Unit
val parserBuilder: ParserBuilder = (_, parser) => new MyParse
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
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2024-03-12 13:34:33
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# 如何执行 Spark SQL：解决数据处理问题的实际案例
在大数据环境中，Apache Spark 作为一个强大的数据处理引擎，被广泛应用于数据分析和处理任务。特别是 Spark SQL，它是 Spark 的一部分，允许用户使用 SQL 查询结构化数据。这篇文章将介绍如何执行 Spark SQL，通过一个实际的问题解决方案来演示其应用。
## 问题背景
假设我们有一个电商平台的销售数据集
# Spark SQL 立即执行
在大数据处理中，Spark SQL 是一种非常流行的工具，它允许我们使用 SQL 语句来查询和处理大规模数据集。然而，Spark SQL 默认是延迟执行的，也就是说，当我们编写一个查询时，它并不会立即执行，而是等到我们调用 `show()` 或 `collect()` 等操作时才会执行。这在某些情况下可能会影响性能。为了解决这个问题，我们可以使用 Spark S
原创
2024-07-18 03:49:29
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# Spark SQL 执行顺序详解
Spark SQL 是 Apache Spark 生态系统中的一个组件，提供了一种基于 Spark 的结构化数据处理方式。在 Spark SQL 中，我们可以使用 SQL 或者 DataFrame API 来操作数据，执行各种数据处理任务。在使用 Spark SQL 进行数据处理时，了解 Spark SQL 的执行顺序是非常重要的，可以帮助我们更好地优化代码
原创
2024-05-30 05:43:13
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