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什么是Apache Spark

Apache Spark 是一个闪电般的开源数据处理引擎，用于机器学习和人工智能应用程序，由最大的大数据开源社区提供支持。 什么是Apache Spark？...RDD是Apache Spark中的基本结构。 Spark 通过引用数据源或使用 SparkContext 并行化方法将现有集合并行化到 RDD 中进行处理。...默认情况下，数据集是强类型 JVM 对象的集合，与数据帧不同。 Spark SQL允许从DataFrames和SQL数据存储（如Apache Hive）查询数据。...Spark SQL 查询在另一种语言中运行时返回数据帧或数据集。 Spark核心 Spark Core 是所有并行数据处理的基础，可处理调度、优化、RDD 和数据抽象。...Apache Spark MLlib Apache Spark的关键功能之一是Spark MLlib中可用的机器学习功能。

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    通过扩展 Spark SQL ，打造自己的大数据分析引擎

    Spark SQL 的 Catalyst ，这部分真的很有意思，值得去仔细研究一番，今天先来说说Spark的一些扩展机制吧，上一次写Spark，对其SQL的解析进行了一定的魔改，今天我们按套路来，使用砖厂为我们提供的机制...package wang.datahub.parser import org.apache.spark.sql.catalyst.analysis.UnresolvedStar import org.apache.spark.sql.catalyst.expressions.Expression...import org.apache.spark.sql.catalyst.parser.ParserInterface import org.apache.spark.sql.catalyst.plans.logical...扩展优化器 接下来，我们来扩展优化器，砖厂提供了很多默认的RBO，这里可以方便的构建我们自己的优化规则，本例中我们构建一套比较奇怪的规则，而且是完全不等价的，这里只是为了说明。...： package wang.datahub.optimizer import org.apache.spark.sql.SparkSession import org.apache.spark.sql.catalyst.expressions

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    Spark SQL底层执行流程详解（好文收藏）

    ---- 本文目录 一、Apache Spark 二、Spark SQL发展历程 三、Spark SQL底层执行原理 四、Catalyst 的两大优化 传送门：Hive SQL底层执行过程详细剖析 一...、Apache Spark Apache Spark是用于大规模数据处理的统一分析引擎，基于内存计算，提高了在大数据环境下数据处理的实时性，同时保证了高容错性和高可伸缩性，允许用户将Spark部署在大量硬件之上...SQL到RDD中间经过了一个Catalyst，它就是Spark SQL的核心，是针对Spark SQL语句执行过程中的查询优化框架，基于Scala函数式编程结构。...Optimizer模块：该模块是Catalyst的核心，主要分为RBO和CBO两种优化策略，其中RBO是基于规则优化，CBO是基于代价优化。...Optimizer模块：优化过的逻辑计划 Optimizer优化模块是整个Catalyst的核心，上面提到优化器分为基于规则的优化（RBO）和基于代价优化（CBO）两种。

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    2021年大数据Spark（五十四）：扩展阅读  SparkSQL底层如何执行

    在 SparkSQL 中, 开发者的代码即使不够优化, 也会被优化为相对较好的形式去执行 为什么 SparkSQL 提供了这种能力?...Hive 的问题, SparkSQL 使用了一个新的 SQL 优化器替代 Hive 中的优化器, 这个优化器就是 Catalyst, 整个 SparkSQL 的架构大致如下： 1.API 层简单的说就是...Spark 会通过一些 API 接受 SQL 语句 2.收到 SQL 语句以后, 将其交给 Catalyst, Catalyst 负责解析 SQL, 生成执行计划等 3.Catalyst 的输出应该是..., 随着 SparkSQL 的发展, 还会越来越多, 感兴趣的同学可以继续通过源码了解, 源码在 org.apache.spark.sql.catalyst.optimizer.Optimizer Step..., 而这种能力是由一个叫做 Catalyst 的优化器所提供的 Catalyst 的主要运作原理是分为三步, 先对 SQL 或者 Dataset 的代码解析, 生成逻辑计划, 后对逻辑计划进行优化, 再生成物理计划

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    Shark，Spark SQL，Spark上的Hive以及Apache Spark上的SQL的未来

    随着Spark SQL和Apache Spark effort（HIVE-7292）上新Hive的引入，我们被问到了很多关于我们在这两个项目中的地位以及它们与Shark的关系。...SQLon Spark的未来 Shark 当Shark项目在3年前开始时，Hive（在MapReduce上）是SQL on Hadoop的唯一选择。...许多人认为SQL的交互性需要（即EDW）构建的昂贵的专用运行时为其的查询处理。Shark成为Hadoop系统中第一个交互式SQL，是唯一一个基于一般运行时（Spark）构建的。...它表明，Hive缓慢的缺陷是根本的，一个通用引擎，如Spark可以结合两个世界的最好的引擎：它可以和EDW一样快，以及和Hive / MapReduce一样优秀。 你为什么要关心这个看似学术的辩论？...有了将在Apache Spark 1.1.0中引入的功能，Spark SQL在TPC-DS性能上击败Shark几乎一个数量级。

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    Spark Catalyst优化器深度解析：TreeNode体系与规则化优化的源码之旅

    引言：Spark Catalyst优化器概述与背景 在大数据技术快速演进的今天，Apache Spark作为分布式计算框架的领军者，持续推动着海量数据的高效处理与分析。...自2014年Spark SQL模块推出以来，其内置的Catalyst优化器便成为提升查询性能的核心引擎。...TreeNode作为一个抽象类，位于org.apache.spark.sql.catalyst.trees包中，其设计采用了典型的函数式编程思想，通过不可变数据和递归变换来实现高效的树形操作。...SQL语句处理流程：从Analyzer到Optimizer 当一条SQL语句提交到Spark SQL引擎时，它首先经过Parser（解析器）生成未解析的逻辑计划（Unresolved Logical Plan...ColumnPruning规则位于org.apache.spark.sql.catalyst.optimizer包中，其核心方法是apply，它接收一个逻辑计划（LogicalPlan）作为输入，并返回经过优化后的新逻辑计划

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    Flink SQL vs Spark SQL：深度解析Catalyst优化器与代码生成的核心差异

    进入2020年代，Apache Flink和Apache Spark已经成为大数据处理领域的两大主流框架。...无论是Flink还是Spark，它们的SQL模块均内置了基于Catalyst的优化器，但在具体实现和适用场景上存在显著差异。...本文将聚焦于Flink SQL中的Catalyst优化器与代码生成机制，并通过与Spark SQL的对比，帮助读者深入掌握两者的技术特点及适用场景。...值得注意的是，尽管 Spark SQL 的 Catalyst 在批处理场景中表现出色，其在流处理方面的优化却相对受限，尤其是在低延迟场景中状态管理和增量计算的支持上，这与 Flink 的设计取向形成了一定对比...以下分别使用 Flink SQL 和 Spark SQL 实现这一场景，并重点分析 Catalyst 优化器在实际查询中的表现。

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    Spark Catalyst优化器深度解析：谓词下推与列剪枝的源码实现与实战

    Spark Catalyst优化器概述：为何优化是Spark性能的关键 在大数据处理的演进历程中，Apache Spark凭借其内存计算和高效的执行引擎，成为分布式数据处理的主流框架之一。...这些规则和策略位于org.apache.spark.sql.catalyst.optimizer包中，是逻辑计划优化阶段的重要组成部分。...规则（Rule）部分 在 org.apache.spark.sql.catalyst.optimizer 包中，列剪枝的核心规则是 ColumnPruning。...在 org.apache.spark.sql.catalyst.optimizer.Optimizer 类中，ColumnPruning 规则是默认优化规则集的一部分，会在逻辑计划优化阶段被调用。...此外，Spark的GitHub仓库是源码学习的宝库，您可以直接浏览org.apache.spark.sql.catalyst.optimizer包，查看PredicatePushdown和ColumnPruning

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    什么是 Apache Spark？大数据分析平台详解

    即使 Apache Spark 的作业数据不能完全包含在内存中，它往往比 MapReduce 的速度快10倍左右。 第二个优势是对开发人员友好的 Spark API 。...使用名为 Catalyst 的查询优化器来检查数据和查询，以便为数据局部性和计算生成有效的查询计划，以便在集群中执行所需的计算。...在 Apache Spark 2.x 版本中，Spark SQL 的数据框架和数据集的接口(本质上是一个可以在编译时检查正确性的数据框架类型，并在运行时利用内存并和计算优化)是推荐的开发方式。...■Spark Streaming Spark Streaming 是 Apache Spark 的一个新增功能，它帮助在需要实时或接近实时处理的环境中获得牵引力。...■Apache Spark 的下一步是什么? 尽管结构化数据流为 Spark Streaming 提供了高级改进，但它目前依赖于处理数据流的相同微量批处理方案。

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    Spark SQL 架构核心深度解析：Catalyst 优化器与 Tungsten 执行引擎

    Spark SQL 概述与背景介绍 在大数据技术快速演进的今天，Spark SQL 作为 Apache Spark 生态系统中的核心模块，已经成为现代数据处理和分析不可或缺的工具。...为什么 Catalyst 优化器和 Tungsten 执行引擎被认为是 Spark SQL 的核心组件？答案在于它们共同解决了大数据查询中的两个关键问题：查询优化和执行效率。...值得注意的是，虽然 Spark SQL 提供了强大的功能，但其核心价值仍然建立在 Catalyst 和 Tungsten 这两个基础组件之上。...以下是一个简单的初始化示例： import org.apache.spark.sql.SparkSession val spark = SparkSession.builder() .appName...面试聚焦：Catalyst 优化器工作流程详解 在 Spark SQL 面试中，Catalyst 优化器的工作流程是高频考点，通常围绕其四个核心阶段展开：解析（Parsing）、绑定（Binding）、

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    什么是 Apache Spark？大数据分析平台详解

    即使 Apache Spark 的作业数据不能完全包含在内存中，它往往比 MapReduce 的速度快10倍左右。 第二个优势是对开发人员友好的 Spark API 。...使用名为 Catalyst 的查询优化器来检查数据和查询，以便为数据局部性和计算生成有效的查询计划，以便在集群中执行所需的计算。...在 Apache Spark 2.x 版本中，Spark SQL 的数据框架和数据集的接口(本质上是一个可以在编译时检查正确性的数据框架类型，并在运行时利用内存并和计算优化)是推荐的开发方式。...Spark Streaming Spark Streaming 是 Apache Spark 的一个新增功能，它帮助在需要实时或接近实时处理的环境中获得牵引力。...Apache Spark 的下一步是什么? 尽管结构化数据流为 Spark Streaming 提供了高级改进，但它目前依赖于处理数据流的相同微量批处理方案。

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    Pyspark学习笔记（六）DataFrame简介

    Pyspark学习笔记（六） 文章目录 Pyspark学习笔记（六） 前言 DataFrame简介 一、什么是 DataFrame ？...主要参考文献： A Tale of Three Apache Spark APIs: RDDs vs DataFrames and Datasets RDDs vs....一、什么是 DataFrame ？   在Spark中, DataFrame 是组织成 命名列[named colums]的分布时数据集合。...DataFrame 首先在Spark 1.3 版中引入，以克服Spark RDD 的局限性。Spark DataFrames 是数据点的分布式集合,但在这里,数据被组织到命名列中。...开发人员需要自己编写优化的代码 使用catalyst optimizer进行优化 使用catalyst optimizer进行优化 图式投影 需要手动定义模式 将自动查找数据集的架构 还将使用SQL引擎自动查找数据集的架构

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    源码解析之Parser

    我们写的sql语句只是一个字符串而已，首先需要将其通过词法解析和语法解析生成语法树，Spark1.x版本使用的是scala原生的parser语法解析器，从2.x后改用的是第三方语法解析工具ANTLR4，...antlr4的使用需要定义一个语法文件，sparksql的语法文件的路径在sql/catalyst/src/main/antlr4/org/apache/spark/sql/catalyst/parser...Listener模式是被动式遍历，antlr生成类ParseTreeListener，这个类里面包含了所有进入语法树中每个节点和退出每个节点时要进行的操作。...代码2中的sqlParser为 SparkSqlParser，其成员变量val astBuilder = new SparkSqlAstBuilder(conf)是将antlr语法结构转换为catalyst...，使用astBuilder转化为catalyst表达式，可以看到首先调用的是visitSingleStatement，singleStatement为语法文件中定义的最顶级节点，接下来就是利用antlr

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    Spark SQL 整体介绍

    2、Bind过程，通过单词我们可看出，这个过程是一个绑定的过程。为什么需要绑定过程？这个问题需要我们从软件实现的角度去思考，如果让我们来实现这个sql查询引擎，我们应该怎么做？...他们采用的策略是首先把sql查询语句分割，分割不同的部分，再进行解析从而形成逻辑解析tree，然后需要知道我们需要取数据的数据表在哪里，需要哪些字段，执行什么逻辑，这些都保存在数据库的数据字典中，因此bind...Spark SQL核心—Catalyst查询编译器 Spark SQL的核心是一个叫做Catalyst的查询编译器，它将用户程序中的SQL/Dataset/DataFrame经过一系列操作，最终转化为Spark...此外，Spark SQL中还有一个基于成本的优化器（Cost-based Optmizer），是由DLI内部开发并贡献给开源社区的重要组件。该优化器可以基于数据分布情况，自动生成最优的计划。...参考: https://blog.51cto.com/9269309/1845525 *** 8. thriftserver 的优势 spark-shell、spark-sql 都是是一个独立的 spark

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    简单回答：SparkSQL数据抽象和SparkSQL底层执行过程

    DataFrame是什么 在Spark中，DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据集，类似于传统数据库中的二维表格。...而中间的DataFrame却提供了详细的结构信息，使得Spark SQL可以清楚地知道该数据集中包含哪些列，每列的名称和类型各是什么。...1.API 层简单的说就是 Spark 会通过一些 API 接受 SQL 语句 2.收到 SQL 语句以后, 将其交给 Catalyst, Catalyst 负责解析 SQL, 生成执行计划等 3.Catalyst..., 随着 SparkSQL 的发展, 还会越来越多, 感兴趣的同学可以继续通过源码了解, 源码在 org.apache.spark.sql.catalyst.optimizer.Optimizer Step...Catalyst 的主要运作原理是分为三步, 先对 SQL 或者 Dataset 的代码解析, 生成逻辑计划, 后对逻辑计划进行优化, 再生成物理计划, 最后生成代码到集群中以 RDD 的形式运行。

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    org.apache.spark.sql.AnalysisException: Table or view not found: `traintext`.`train`; line 1 pos 14;

    恭喜老铁，跟我遇到了一样的问题，接下来是解决方法： 遇到的问题： org.apache.spark.sql.AnalysisException: Table or view not found: `traintext...:67) at org.apache.spark.sql.catalyst.trees.TreeNode.foreachUp(TreeNode.scala:128) at org.apache.spark.sql.catalyst.trees.TreeNode...:67) at org.apache.spark.sql.catalyst.analysis.Analyzer.checkAnalysis(Analyzer.scala:57) at org.apache.spark.sql.execution.QueryExecution.assertAnalyzed...去集群服务器上：find -name hive-site.xml 找到之后拷贝到项目的资源文件下面就可以了，打包的时候在项目的根目录下，会自动加载jar根目录下的hive-site.xml 为什么要添加...:spark要查找hive中的数据，需要这个配置文件，里面是hive的一些信息。

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