一、SparkSQL简介1、简介Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块，它提供了一个编程抽象叫做DataFrame并且作为分布式SQL查询引擎的作用。我们已经学习了Hive，它是将Hive SQL转换成MapReduce然后提交到集群上执行，大大简化了编写MapReduce的程序的复杂性，由于MapReduce这种计算模型执行效率比较慢。所有Spark SQL的应运而生，它是将
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2023-08-08 15:28:50
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对于熟悉Scala开发的人来说，对于spark-sql的使用，直接jar包中写入代码处理就能轻松实现动态语句的执行。 但是对于我，不打算学习Scala和Java语言，但是又想定时执行时间推延的周期、定时任务，该肿么办？一 Spark-SQL 是什么1: Spark-SQL参见参数 \-d ：–define <key=value> 定义键值对 ：–database 定义使用的数据库-e
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2023-06-11 15:28:03
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最近想来，大数据相关技术与传统型数据库技术很多都是相互融合、互相借鉴的。传统型数据库强势在于其久经考验的sql优化器经验，弱势在于分布式领域的高可用性、容错性、扩展性等，假以时日，让其经过一定的改造，比如引入Paxos、raft等，强化自己在分布式领域的能力，相信一定会在大数据系统中占有一席之地。相反，大数据相关技术优势在于其天生的扩展性、可用性、容错性等，但其sql优化器经验却基本全部来自于传统
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2024-01-21 10:38:41
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1 Spark SQL背景 Spark SQL是从Shark发展而来的。Shark为了实现Hive兼容，在HQL方面重用了Hive中的HQL的析、逻辑执行计划翻译和执行计划优化等逻辑可以近似认为仅将物理执行计划从MR作业替换成了Spark作业（辅以内存列式存储等各种和Hive关系不大的优化）；同时依赖Hive MetaStore
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2023-10-20 17:41:57
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一. 简介二. 架构1. 核心sparksession rdd sparkcontext sparksql sqlcontent dstream streammingcontext hivesql hivecontextsparksql->Catalyst hive->Calcite2. 关系数据库中sql执行流程那么在关系数据库中，当我们写完一个查询语句进行执行时，发生的过程如下：
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2023-06-19 16:27:15
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目录SparkSQL运⾏架构 SparkSQL运⾏原理 Catalyst 执行优化器SparkSQL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
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2024-05-31 00:54:35
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一、Spark SQL的基本概念1，Spark SQL的组成Spark SQL是Spark的一个结构化数据处理模块，提供一个DataFrame编程抽象，可以看做是一个分布式SQL查询引擎。 Spark SQL主要由Catalyst优化、Spark SQL内核、Hive支持三部分组成。 （1）Catalyst优化 处理查询语句的整个过程，包括解析、绑定、优化、物理计划等，主要由关系代数（relati
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2023-06-19 18:40:14
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# Spark SQL的系统架构
Spark SQL 是 Apache Spark 的一个重要组件，旨在提供对大规模数据集的结构化处理。它整合了 SQL 查询功能与 Spark 的强大计算引擎，使得开发者能够使用 SQL 语言高效地处理数据。接下来，我们来探讨 Spark SQL 的系统架构及其核心组件。
## Spark SQL的架构
Spark SQL 的系统架构主要由以下几个部分组成：
原创
2024-10-10 05:26:12
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### Spark SQL架构的组件
Spark SQL是Apache Spark的一个模块，它提供了一种用于结构化数据处理的高级API。Spark SQL支持在Spark程序中使用SQL查询，同时也提供了用于处理结构化数据的DataFrame API。Spark SQL的架构主要包含以下几个组件：
1. **Catalyst Optimizer**: Catalyst是Spark SQL的查
原创
2024-03-03 05:48:59
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# Spark SQL 深度解析与架构示例
## 引言
Spark SQL是Apache Spark的一个组件，用于处理结构化数据。它为用户提供了一个DataFrame API，以及通过SQL查询执行操作的能力。本文将从Spark SQL的架构入手，通过示例代码详细介绍其工作原理，并展示其在大数据处理中的应用。同时我们将通过类图和关系图加深对Spark SQL的理解。
## Spark SQ
文章目录一 SparkSQL概述1 SparkSQL是什么2 Hive and SparkSQL3 SparkSQL特点4 DataFrame是什么5 DataSet是什么二 SparkSQL核心编程1 新的起点2 DataFrame（1）创建DataFrame从Spark数据源进行创建（2）SQL语法（3）DSL语法（4）RDD转换为DataFrame（5）DataFrame转换为RDD 一
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2024-01-03 06:30:03
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spark的定位是是替换掉hive和storm，企业里面hive百分之八十的命令都是通过hive－cli命令来调的，sparksql的作用等同于hive－cli。hive－cli是跑在mapreduce，sparksql是运行在spark上，通过sparksql --help可以看cli，比如指定内存，核数，以及执行cli的命令，他是完全仿造hive的。
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2023-06-02 10:46:27
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Spark SQL一、Spark SQL基础 1、Spark SQL简介Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块，它提供了一个编程抽象叫做DataFrame并且作为分布式SQL查询引擎的作用。http://spark.apache.org/sql/为什么要学习Spark SQL？我们已经学习了Hive，它是将Hive SQL转换成MapReduce然后提交到集群上执行，大大简化了
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2023-06-19 14:49:40
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XY个人记SparkSQL的函数HIve支持的函数，SparkSQL基本都是支持的，SparkSQL支持两种自定义函数，分别是：UDF和UDAF，两种函数都是通过SparkSession的udf属性进行函数的注册使用的；SparkSQL不支持UDTF函数的 自定义使用。☆ UDF：一条数据输入，一条数据输出，一对一的函数，即普通函数☆ UDAF：多条数据输入，一条数据输出，多对一的函数，即聚合函数
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2023-09-08 09:28:33
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Druid是Apache 下开源的一款存储与计算一体的olap查询引擎，spark则是纯计算引擎。Druid的数据存储在历史节点，通过broker节点查询，整体的查询流程是两阶段的聚合。数据分布在多个历史节点，查询时，第一阶段在各个历史节点并行计算，第二阶段，多个历史节点的数据汇聚到broker节点，做最后的聚合结算。架构上，broker存在单点瓶颈的风险。通常的意义的聚合，例如sum，max，m
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2023-10-05 08:46:46
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一、DataFrame的两种编程风格DSL语法风格
DSL称之为：领域特定语言其实就是指DataFrame的特有APIDSL风格意思就是以调用API的方式来处理Data比如：df.where().limit()SQL语法风格
SQL风格就是使用SQL语句处理DataFrame的数据比如：spark.sql(“SELECT * FROM xxx)二、DSL风格show方法：功能：展示Da
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2023-09-06 14:23:32
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一、UDF package com.zgm.sc.day14
import org.apache.spark.sql.SparkSession
/**
* 用udf实现字符串拼接
*/
object UDFDemo1 {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val spark = SparkSession
.
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2024-03-11 07:29:06
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SparkSQL是Spark生态系统中非常重要的组件。面向企业级服务时，SparkSQL存在易用性较差的问题，导致难满足日常的业务开发需求。本文将详细解读，如何通过构建SparkSQL服务器实现使用效率提升和使用门槛降低。前言Spark 组件由于其较好的容错与故障恢复机制，在企业的长时作业中使用的非常广泛，而SparkSQL又是使用Spark组件中最为常用的一种方式。相比直接使用编程式的方式操作S
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2023-09-03 11:34:14
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之前已经对spark core做了较为深入的解读，在如今SQL大行其道的背景下，spark中的SQL不仅在离线batch处理中使用广泛，structured streamming的实现也严重依赖spark SQL。因此，接下来，会对spark SQL做一个较为深入的了解。本文首先介绍一下spark sql的整体流程，然后对这个流程之中涉及到的第一个步骤：SQL语法解析部分做一下较为深入
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2023-12-31 22:19:27
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更好的理解spark——spark通信架构此篇摘抄自某教程的ppt，希望大家可以更深刻的理解sparkspark既然是分布式集群，那么他的master和worker节点之间是怎么进行通信的？spark1.3之前的通信框架是什么？之后为什么不使用这个通信框架了？1、Spark内部的通信架构使用Actor模型进行开发，在Spark1.3之前直接使用AKKA来作为具体的通信框架。为了解决shuffle过
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2023-09-21 07:42:02
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