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牛肉圆粉不加葱

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Spark Join 源码剖析①

spark linux java

在 Spark SQL 中，参与 Join 操作的两张表分别被称为流式表（StreamTable）和构件表（BuildTable），不同表的角色在 Spark SQL 中会通过一定的策略进行设定。通常来讲，系统会将大表设置为 StreamTable，小表设置为 BuildTable。流式表的迭代器为 streamIter，构建表的迭代器为 buildIter。遍历 streamIter 的每一条记录，然后在 buildIter 中查找匹配的记录。这个查找过程称为 build 过程。每次 build 操作的结果为一条 JoinedRow(A, B)，其中 A 来自 streamedIter，B 来自 buildIter。

2022-05-23

8440

Flink PartitionerFlink Partitioner

GlobalPartitioner 分区器会将上游所有元素都发送到下游的第一个算子实例上(SubTask Id = 0)

2021-11-24

4800

Flink 作业生成②：StreamGraph -> JobGraph

由前文我们知道，StreamGraph 表示一个流任务的逻辑拓扑，可以用一个 DAG 来表示（代码实现上没有一个 DAG 结构），DAG 的顶点是 StreamNode，边是 StreamEdge，边包含了由哪个 StreamNode 依赖哪个 StreamNode。本文我们主要介绍一个 StreamGraph 是如何转换成一个 JobGraph。

2021-05-27

1.5K0

Calcite - 看懂 Parser.jj 中的 SqlSelect

sql java 数据分析

javacc 会根据 parser.jj 中定义的相互穿插的 Token、Java 代码来自动生成 org.apache.calcite.sql.parser.impl.SqlParserImpl 的代码。本文期望以一个简单的 Select 语句为例来说清楚 Sql 语句、Sql 语法定义、SqlParser 之间的关系。

2021-05-17

2.2K0

Flink 作业生成①：生成 StreamGraph

数据结构 python css javascript ide

如上，通过 DataStreamSource<OUT> StreamExecutionEnvironment#addSource(SourceFunction<OUT> function) 设置 SourceFunction 并返回一个 DataStreamSource。关于 SourceFunction、SourceContext 等请查看

2021-05-17

9080

Spark Aggregations execution

linux 网络安全 spark

包含 distinct 关键字的 aggregation 由 4 个物理执行步骤组成。我们使用以下 query 来介绍：

2020-03-26

2.9K0

Apache Kylin 查询流程源码剖析

apt-get hbase TDSQL MySQL 版

其中 olap_model_6607769716595835175.json 内容如下：

2019-05-31

1.1K0

可能是全网最深度的 Apache Kylin 查询剖析

编程算法 java apt-get sql

该过程主要封装在 OLAPToEnumerableConverter#implement 中，主要流程如下：

2019-05-31

1.8K0

Apache Kylin 概览

spark http hive 大数据

Apche Kylin 是 Hadoop 大数据平台上的一个开源 OLAP 引擎。它采用多维立方体（Cube）预计算技术，可以将某些场景下的大数据 SQL 查询速度提升到亚秒级别。相对于之前的分钟乃至小时级别的查询速度。

2019-05-15

1.8K0

Databricks Delta Lake 介绍

spark apache 数据处理 python windows

Delta Lake 时间旅行允许您查询 Delta Lake 表的旧快照。时间旅行有很多用例，包括：

2019-05-15

2.4K0

Structured Streaming 源码剖析（一）- Source

kafka json 大数据批量计算

Source 必须不断地到达数据以进行流式查询。 Source 必须具有单调递增的进度概念，用 offset 表示。 Spark 将定期查询每个 Source 以查看是否有更多数据可用

2019-03-04

1.1K0

第一讲 ①：What is Machine Learning

机器学习机器人神经网络深度学习人工智能

学习是从观察触发，听觉是一种观察，视觉是一种观察，也许甚至有更多例例如嗅觉或触觉都是一种观察，从这些观察出发，然后经过我们脑袋的内化转化的过程，最后变成有用的技巧和技能。这就是一个学习的过程。机器学习就是用电脑来模拟这样一个过程。

2019-02-22

3490

Spark SQL Limit 介绍及优化

全局限制，最多返回 limitExpr 对应条 records。总是通过 IntegerLiteral#unapply(limitExpr: Expression): Option[Int] 将 limitExpr 转换为 Int。

2018-09-27

3.7K0

Spark 内存管理的前世今生（下）

spark 微信缓存

在《Spark 内存管理的前世今生（上）》中，我们介绍了 UnifiedMemoryManager 是如何管理内存的。然而，UnifiedMemoryManager 是 MemoryManager 而不是 MemoryAllocator 或 MemoryConsumer，不进行实质上的内存分配和使用，只是负责可以分配多少 storage 或 execution 内存给谁，记录各种元数据信息。

2018-08-24

1.1K0

Spark Sql 源码剖析（二）： TreeNode

使用 object CurrentOrigin 为 TreeNodes 提供一个可以查找上下文的地方，比如当前正在解析哪行 code。

2018-08-24

9620

Livy Session 详解（下）

即上图中的第 9 步中的 executeCodeFunc，用来真正运行代码片段的函数，流程如下

2018-08-24

8250

Apache Livy 实现思路及模块概述

关于Apache Livy（下文简称 livy）是什么以及有什么用，请移步：Livy：基于Apache Spark的REST服务

2018-08-24

1.8K0

Livy Session 详解（中）

apache spark rpc

Livy Session 详解（上） - 简书一文主要介绍了 session 整体的启动流程并详细分析了 client 端（livy server 端）是如何启动 driver 以及建立连接的。本文将进一步分析 session server 端（即 driver 内部）是如何启动、初始化的以及执行代码片段的。

2018-08-24

1.6K0

Spark 内存管理的前世今生（上）

spark 微信缓存

作为打着 “内存计算” 旗号出道的 Spark，内存管理是其非常重要的模块。作为使用者，搞清楚 Spark 是如何管理内存的，对我们编码、调试及优化过程会有很大帮助。本文之所以取名为 "Spark 内存管理的前世今生" 是因为在 Spark 1.6 中引入了新的内存管理方案，而在之前一直使用旧方案。

2018-08-24

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Spark Sql 源码剖析（三）：Analyzer

当一条 sql 语句被 SparkSqlParser 解析为一个 unresolved logicalPlan 后，接下来就会使用 Analyzer 进行 resolve。所谓的 resolve 也就是在未解析的 db、table、function、partition 等对应的 node 上应用一条条 Rule（规则）来替换为新的 node，应用 Rule 的过程中往往会访问 catalog 来获取相应的信息。

2018-08-24

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