经过一段时间推广和使用，目前在交互查询和离线ETL很多场景和计算都已经支持了Spark SQL： 本文主要分享了从Hive3 SQL切换成Spark3 SQL的实践。...从执行时长来看，Spark SQL执行时长和Hive3 on Tez在一个数据量级，但Spark SQL资源消耗大概在Hive3 on Tez(限制了并行度)的1/3。...Spark SQL在执行ORC和Parquet格式的文件解析时，默认使用Spark内置的解析器（Spark内置解析器效率更高），这些内置解析器不支持递归子目录的两项参数，并且也没有其它参数支持这一效果。...Spark权限和审计 在Hive里面，我们继承了PasswdAuthenticationProvider实现了自定义的用户认证，通过集成Ranger实现了权限管控，而Spark开源版并没有完整的解决方案...小文件问题 为了提升计算速度，大数据计算引擎在计算时候都会采取并行处理，而Spark SQL在写入数据的时候是并行写入，并没有一个合并的过程。
该方案可行，且对 Spark 的源码没有改动，代价也比较小，确定使用该方案。...在启动 Spark 任务的时候即可生效。...注意到我们也实现了一个自定义的SQL解析器，其实该解析器并没有做太多的事情。...在这里补充一下 Spark SQL 解析的过程如下： 经过SqlParser后会得到逻辑计划，此时表名、函数等都没有解析，还不能执行；经过Analyzer会分析一些绑定信息，例如表验证、字段信息、函数信息...Spark SQL 的字段血缘实现中，我们通过其自扩展，首先拿到了 insert 语句，在我们自己的检查规则中拿到 SQL 语句，通过SparkSqlParser、Analyzer、Optimizer、
Spark SQL是Apache Spark最广泛使用的一个组件，它提供了非常友好的接口来分布式处理结构化数据，在很多应用领域都有成功的生产实践，但是在超大规模集群和数据集上，Spark SQL仍然遇到不少易用性和可扩展性的挑战...本文首先讨论Spark SQL在大规模数据集上遇到的挑战，然后介绍自适应执行的背景和基本架构，以及自适应执行如何应对Spark SQL这些问题，最后我们将比较自适应执行和现有的社区版本Spark SQL...挑战2：Spark SQL最佳执行计划 Spark SQL在执行SQL之前，会将SQL或者Dataset程序解析成逻辑计划，然后经历一系列的优化，最后确定一个可执行的物理计划。...实验结果显示，在自适应执行模式下，103条SQL中有92条都得到了明显的性能提升，其中47条SQL的性能提升超过10%，最大的性能提升达到了3.8倍，并且没有出现性能下降的情况。...在SortMergeJoin中有一个基本的设计：每个reducetask会先读取左表中的记录，如果左表的 partition为空，则右表中的数据我们无需关注（对于非anti join的情况），这样的设计在左表有一些
原文链接：袋鼠云数栈基于 CBO 在 Spark SQL 优化上的探索 一、Spark SQL CBO 选型背景 Spark SQL 的优化器有两种优化方式：一种是基于规则的优化方式 (Rule-Based...Spark 默认没有开启直方图统计，需要额外设置参数：spark.sql.statistics.histogram.enabled = true。...三、数栈在 Spark SQL CBO 上的探索 了解完 Spark SQL CBO 的实现原理之后，我们来思考一下第一个问题：大数据平台想要实现支持 Spark SQL CBO 优化的话，需要做些什么...在数栈没有实现 CBO 支持之前，Spark SQL 的优化只能通过调整 Spark 本身的参数实现。这种调优方式很高的准入门槛，需要使用者比较熟悉 Spark 的原理。...四、未来展望 在 CBO 优化方面持续投入研究后，Spark SQL CBO 整体相比较 RBO 而言已经有了很大的性能提升。
在 Spark 中，Spark SQL 并不仅仅是狭隘的 SQL，而是作为 Spark 程序优化、执行的核心组件。...有些可以通过一次解析处理，有些需要多次迭代，迭代直到达到 FixedPoint 次数或前后两次的树结构没有变化才停止操作。 ▲ 在语法树中加入元数据信息，生成绑定的逻辑计划 3.3.4....后面会另起章节，带大家实操 Spark SQL，敬请关注！ 4 Spark SQL 数据抽象 在 Spark SQL 中有两种数据抽象：DataFrame 和 DataSet。...Spark Shell 中可直接使用 SparkSession 在 Spark 早期的版本中，SparkContext 是 Spark 的主要切入点，由于 RDD 是主要的 API，与 Spark 交互之前必须先创建...上可用的 API 在 SparkSession 上同样是可以使用的。
一、SparkSql介绍 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。 ...所以Spark SQL的应运而生，它是将Spark SQL转换成RDD，然后提交到集群执行，执行效率非常快！同时Spark SQL也支持从Hive中读取数据。...它在概念上等同于关系数据库中的表，但在底层具有更丰富的优化。DataFrames可以从各种来源构建， DataFrame多了数据的结构信息，即schema。 ...Dataset是在Spark 1.6中添加的一个新接口，是DataFrame之上更高一级的抽象。... 只对当前对话有作用 全局视图 df.createGlobalTempView("empG") 在全局(不同会话)有效
提供两种SQL查询起始点：一个叫SQLContext，用于Spark自己提供的SQL查询；一个叫HiveContext，用于连接Hive的查询。...SparkSession是Spark最新的SQL查询起始点，实质上是SQLContext和HiveContext的组合，所以在SQLContext和HiveContext上可用的API在SparkSession...----spark sql 编程有两种方式声明式：SQL命令式：DSL声明式：SQL使用声明式，需要注册成表注册成表的四种方式createOrReplaceTempView：创建临时视图,如果视图已经存在则覆盖...，在GroupedData的API中提供了group by之后的操作，比如， max(colNames: String*)方法，获取分组中指定字段或者所有的数字类型字段的最大值，只能作用于数字型字段 min...获取两个DataFrame中共有的记录 1.intersect方法可以计算出两个DataFrame中相同的记录，获取一个DataFrame中有另一个DataFrame中没有的记录 1.使用 except
然而，对于没有MapReduce和函数式编程经验的新手来说，RDD API仍然存在着一定的门槛。...为了解决这一矛盾，Spark SQL 1.3.0在原有SchemaRDD的基础上提供了与R和Pandas风格类似的DataFrame API。...更重要的是，由于脱胎自SchemaRDD，DataFrame天然适用于分布式大数据场景。 注意: DataFrame它不是Spark SQL提出来的，而是早期在R、Pandas语言就已经有了的。...总结： Dataset是在Spark1.6中添加的新的接口，是DataFrame API的一个扩展，是Spark最新的数据抽象，结合了RDD和DataFrame的优点。...与RDD相比：保存了更多的描述信息，概念上等同于关系型数据库中的二维表； 与DataFrame相比：保存了类型信息，是强类型的，提供了编译时类型检查，调用Dataset的方法先会生成逻辑计划，然后被Spark
SparkSession 在老的版本中，SparkSQL 提供两种 SQL 查询起始点：一个叫SQLContext，用于Spark 自己提供的 SQL 查询；一个叫 HiveContext，用于连接...从2.0开始, SparkSession是 Spark 最新的 SQL 查询起始点，实质上是SQLContext和HiveContext的组合，所以在SQLContext和HiveContext上可用的...API 在SparkSession上同样是可以使用的。 ...SQL 语法风格(主要) SQL 语法风格是指我们查询数据的时候使用 SQL 语句来查询. 这种风格的查询必须要有临时视图或者全局视图来辅助 1....注意： 临时视图只能在当前 Session 有效, 在新的 Session 中无效. 可以创建全局视图. 访问全局视图需要全路径:如global_temp.xxx 4.
加速层：实时计算，追加的在线数据。 服务层：流处理视图、批处理视图和查询视图。 Hadoop（HDFS）用于存储主数据集，Spark可构成加速度层，HBase作为服务层。...Kappa架构的原理 在lambda的基础上进行优化，删除了batch layer批处理层，将数据通道以消息队列进行代替。...来了数据直接塞到消息队列，以流处理为主，实时计算没有问题，当需要离线分析的时候，则将数据湖的数据再次通过消息队列重播一次。...批处理层每天凌晨将kafka浏览、下单消息同步到HDFS，再将HDFS中的日志解析成Hive表，用hive sql/spark sql计算出分区统计结果hive表，最终hive表导出到mysql服务中。...另一方面曝光、点击和花费通过外部数据的第三方api获取，写入mysql表。
编写SQL语句 注册DataFrame为临时视图 编写SQL语句，类似Hive中SQL语句 使用函数： org.apache.spark.sql.functions._ 电影评分数据分析...1、Spark 1.0之前 Shark = Hive + Spark 将Hive框架源码，修改其中转换SQL为MapReduce，变为转换RDD操作，称为Shark 问题： 维护成本太高，没有更多精力在于框架性能提升...05-[掌握]-DataFrame是什么及案例演示 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。...原因：在SparkSQL中当Job中产生Shuffle时，默认的分区数（spark.sql.shuffle.partitions ）为200，在实际项目中要合理的设置。...在构建SparkSession实例对象时，设置参数的值 好消息：在Spark3.0开始，不用关心参数值，程序自动依据Shuffle时数据量，合理设置分区数目。
SQL查询的几个关键字，重点讲解在Pandas和Spark中的实现。...02 Pandas和Spark实现SQL对应操作 以下按照SQL执行顺序讲解SQL各关键字在Pandas和Spark中的实现，其中Pandas是Python中的数据分析工具包，而Spark作为集Java...另外，concat也可通过设置axis=1参数实现横向两表的横向拼接，但更常用于纵向的union操作。...Spark：相较于Pandas中有多种实现两个DataFrame连接的方式，Spark中接口则要单一许多，仅有join一个关键字，但也实现了多种重载方法，主要有如下3种用法： // 1、两个DataFrame...中的query实现的正是对标SQL中的where语法，在实现链式筛选查询中非常好用，具体可参考Pandas用了一年，这3个函数是我的最爱…… where语句，Pandas以API丰富而著称，所以自然是不会放过
1 SparkSession Spark Core: SparkContext Spark SQL: 难道就没有SparkContext？...而HiveContext可以在内存中创建表和视图，并将其存储在Hive Metastore中。...Scala和Java都支持Dataset API，但Python没有对Dataset API提供支持。...在使用许多Spark SQL API的时候，往往需要使用这行代码将隐式转换函数导入当前上下文，以获得更加简洁和易于理解的代码编写方式。 如果不导入会咋样 如果不导入spark.implicits....因为在进行DataFrame和Dataset的操作时，需要使用到一些隐式转换函数。如果没有导入spark.implicits.
然而，对于没有MapReduce和函数式编程经验的新手来说，RDD API仍然存在着一定的门槛。...为了解决这一矛盾，Spark SQL 1.3.0在原有SchemaRDD的基础上提供了与R和Pandas风格类似的DataFrame API。...总结： Dataset是在Spark1.6中添加的新的接口，是DataFrame API的一个扩展，是Spark最新的数据抽象，结合了RDD和DataFrame的优点。...与RDD相比：保存了更多的描述信息，概念上等同于关系型数据库中的二维表； 与DataFrame相比：保存了类型信息，是强类型的，提供了编译时类型检查，调用Dataset的方法先会生成逻辑计划，然后被Spark...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
在Spark1.6中有两个核心组件SQLcontext和HiveContext。...Transformer 是基于 source 定的数据视图可执行的一组转换 SQL，该 SQL 符合 SparkSQL 的语法（SQL99）。...regiserDataFrameAsTable 是每个 source 和 Transform 的数据在 SparkSQL 中的数据视图，每个视图都会在 SparkContex 中注册一次。...在参与部分项目实施过程中，通过对一些开发中的痛点针对性的提取了应用框架。 问4：对于ETL中存在的merge、update的数据匹配、整合处理，Spark SQL Flow有没有好的解决方法？...答：blink 是阿里巴巴在 flink 基础上做了部分场景优化（只是部分社区有介绍，并不明确）并且开源，但是考虑到国内这些机构开源往往是没有持久动力的。要看采用 Blink 是否用了比较关键的特性。
通过JDBC或者ODBC来连接 二、Spark SQL编程 1、SparkSession新API 在老的版本中，SparkSQL提供两种SQL查询起始点： 一个叫SQLContext，用于Spark自己提供的...SparkSession是Spark最新的SQL查询起始点，实质上是SQLContext和HiveContext的组合，所以在SQLContext和HiveContext上可用的API在SparkSession...在Spark SQL中SparkSession是创建DataFrame和执行SQL的入口，创建DataFrame有三种方式： 通过Spark的数据源进行创建； val spark: SparkSession...2.2 SQL 语法 SQL语法风格是指我们查询数据的时候使用SQL语句来查询，这种风格的查询必须要有临时视图或者全局视图来辅助。 视图：对特定表的数据的查询结果重复使用。...("insert into user values(1,'zs')") 查询数据 spark.sql("select * from user").show 注意：然而在实际使用中，几乎没有任何人会使用内置的
一、Spark SQL简介 Spark SQL 是 Spark 中的一个子模块，主要用于操作结构化数据。...它具有以下特点： 能够将 SQL 查询与 Spark 程序无缝混合，允许您使用 SQL 或 DataFrame API 对结构化数据进行查询； 支持多种开发语言； 支持多达上百种的外部数据源，包括 Hive...DataFrame 是一个由具名列组成的数据集。它在概念上等同于关系数据库中的表或 R/Python 语言中的 data frame。...在 Spark 2.0 后，为了方便开发者，Spark 将 DataFrame 和 Dataset 的 API 融合到一起，提供了结构化的 API(Structured API)，即用户可以通过一套标准的...四、Spark SQL的运行原理 DataFrame、DataSet 和 Spark SQL 的实际执行流程都是相同的： 进行 DataFrame/Dataset/SQL 编程； 如果是有效的代码，即代码没有编译错误
） 编写DSL，调用DataFrame API（类似RDD中函数，比如flatMap和类似SQL中关键词函数，比如select） 编写SQL语句 注册DataFrame为临时视图 编写SQL...1、Spark 1.0之前 Shark = Hive + Spark 将Hive框架源码，修改其中转换SQL为MapReduce，变为转换RDD操作，称为Shark 问题： 维护成本太高，没有更多精力在于框架性能提升...05-[掌握]-DataFrame是什么及案例演示 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。...原因：在SparkSQL中当Job中产生Shuffle时，默认的分区数（spark.sql.shuffle.partitions ）为200，在实际项目中要合理的设置。...在构建SparkSession实例对象时，设置参数的值 好消息：在Spark3.0开始，不用关心参数值，程序自动依据Shuffle时数据量，合理设置分区数目。
而spark在每个计算节点中是可以通过内存来传递结果的，而且提供了更好的上层API，相比之下Spark就具有了和明显的优势。Spark提供了多种算子做计算，支持多种语言。...虽然spark本身没有提供类似于HDFS的分布式文件系统，但是他可以和hadoop生态的众多框架整合，可以访问多种数据库，包括redis都可以整合。...Spark SQL: Spark SQL在spark-core的基础之上又推出一个DataSet与DataFrame的数据抽象化概念。提供了在DataSet与DataFrame之上执行SQL的能力。...MLlib提供的上面这些方法，都支持集群上的横向扩展。 Graphx: Graphx是分布式图计算框架。是用来处理图的库（例如，社交网络图），并进行图的并行计算。...像Spark Streaming,Spark SQL一样，它也继承了RDD API。它提供了各种图的操作，和常用的图算法，例如PangeRank算法。
全局临时视图 Spark SQL中的临时视图是session级别的, 也就是会随着session的消失而消失....如果你想让一个临时视图在所有session中相互传递并且可用, 直到Spark 应用退出, 你可以建立一个全局的临时视图.全局的临时视图存在于系统数据库 global_temp中, 我们必须加上库名去引用它...--jars postgresql-9.4.1207.jar 可以使用 Data Sources API 将来自远程数据库的表作为 DataFrame 或 Spark SQL 临时视图进行加载。...在 DDL 没有指定精度时，则默认保留 Decimal(10, 0)。 时间戳现在存储在 1 微秒的精度，而不是 1 纳秒的。...从 Spark SQL 1.0-1.2 升级到 1.3 在 Spark 1.3 中，我们从 Spark SQL 中删除了 “Alpha” 的标签，作为一部分已经清理过的可用的 API 。
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