Spark SQL查询历史记录 - 腾讯云开发者社区

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Spark SQL(三)：基本概念-查询重写

查询重写(queryrewrite)：按照一系列关系代数表达式的等价规则，对查询的关系代数表达式进行等价转换，从而提高查询执行效率。逻辑优化的本质：基于查询重写获取最优的逻辑计划树。...subseteqSC⊆S）：Gc(R)=Gc(ΠS(R))\mathcal{G}_c(R)=\mathcal{G}_c(\Pi_S(R))Gc(R)=Gc(ΠS(R))附录数据库系统概念(原书第7版)第11章查询优化

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Spark SQL(七)：AQE自适应查询执行(下)

前置文章：SparkSQL(六)：AQE自适应查询执行(上)基础背景：ShufflePartitionSpecSparkExchange算子有两类实现：ShuffleExchangeExec大规模数据shuffle...ShuffleLocalread优化1.2.SortMergeJoin→ShuffleHashJoinAQE优化：DynamicJoinSelection.preferShuffledHashJoinsetspark.sql.adaptive.maxShuffledHashJoinLocalMapThreshold...=300MB;--该参数默认为0setspark.sql.adaptive.autoBroadcastJoinThreshold=-1;--关闭AQEbroadcast优化1.3.BroadcastHashJoin

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Spark SQL(六)：AQE自适应查询执行(上)

实现原理AQE架构：在静态查询优化器与分布式调度器之间。...执行RDD阶段：Spark执行是从下游开始触发的，当 AdaptiveSparkPlanExec 被执行时，调用 getFinalPhysicalPlan方法来启动执行流程。...广播复用优化ReuseAdaptiveSubquery通过TrieMap缓存已执行的子查询物理计划，避免重复计算相同逻辑的子查询，类似CTE物化OptimizeSkewInRebalancePartitionsAQE...优化策略说明ExtendedDataSourceV2StrategyIceberg 适配 DataSource V2 框架的物理优化规则，专门针对 Iceberg 表的查询、写入、更新等操作做定制优化HiveTableScansHive...][SQL] 一切梦的开始Spark AQE的源码初探

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使用Spark SQL构建交互式查询引擎

StreamingPro目前已经涵盖流式/批处理，以及交互查询三个领域，实现配置和SQL化前言 StreamingPro 原来仅仅是用来作为Spark Streaming的一个配置化+SQL封装...9004 \ -streaming.spark.service true 访问 http://127.0.0.1:9004/sqlui 后可进入查询界面: ?...Snip20160709_5.png 目前支持elasticsearch 索引,HDFS Parquet 等的查询，并且支持多表查询。...除了交互式界面以外，也支持接口查询： http://127.0.0.1:9004/runtime/spark/sql 参数支持：参数名示例说明 tableName.abc hdfs://cluster...)/5)5 as b FROM abc group by floor(floor(time/100)/5)5 查询SQL loader_clzz.abc org.elasticsearch.spark.sql

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Spark SQL解析查询parquet格式Hive表获取分区字段和查询条件

再进一步限制查询分区表必须指定分区？这里涉及到两种情况：select SQL查询和加载Hive表路径的方式。...如果大家有类似的需求，笔者建议通过解析Spark SQL logical plan和下面说的这种方式解决方案结合，封装成一个通用的工具。...: Set(new Path(“/spark/dw/test.db/test_partition/dt=20200101”))【伪代码】 leafDirs: Seq(new Path(“/spark/...底层处理后得到的basePaths: Set(new Path(“/spark/dw/test.db/test_partition/dt=20200101”),new Path(“/spark/dw/test.db...解决方案（亲测有效） 1.在Spark SQL加载Hive表数据路径时，指定参数basePath，如 sparkSession.read.option("basePath","/spark/dw/test.db

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Spark SQL

一、Spark SQL简介（一）从Shark说起 Hive是一个基于Hadoop 的数据仓库工具，提供了类似于关系数据库SQL的查询语言HiveQL，用户可以通过HiveQL语句快速实现简单的...如图所示描述了用户提交一段SQL查询后，Hive把sQL 语句转化成MapReduce任务进行执行的详细过程。...Spark SQL执行计划生成和优化都由Catalyst（函数式关系查询优化框架）负责。...SQL查询。...步骤如下：下面是利用Spark SQL查询people.txt的完整代码： >>> from pyspark.sql.types import * >>> from pyspark.sql

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Spark SQL

概述官方地址 http://spark.apache.org/sql/ Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块，它提供了2个编程抽象：DataFrame和DataSet，并且作为分布式...SQL查询引擎的作用。...DataFrame SparkSQL使用的数据抽象是DataFrame ,DataFrame让Spark具备了处理大数据结构化数据的能力，它不仅比原来的RDD转换方式更加简单易用，而且获得了更高的计算能力...Spark 能够轻松实现从Mysql到DataFrame的转化，并且支持SQL查询。...image.png DataFrame创建从Spark2.0以上版本开始，Spark使用全新的SparkSession接口代替Spark1.6的SQLContex以及HiveContext接口

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spark sql简单查询千亿级库表导致的问题

一、问题现象今天有客户咨询到我们，他们利用spark sql查询简单的sql： select * from datetable limit 5; //假设表名是datetable 结果报错内存溢出：...因此，我们用hive原生sql查询，发现不存在这个问题。二、排查问题经过分析，发现被查询的表数据量特别大，整个表有1000多亿行数据。...数据表存储在HDFS的目录结构也是： /${hive-warehouse}/dbname/tablename/dt=xxx/hour=xxx/files 根据之前使用spark sql的经验、以及逛社区查找的信息...sql至少会扫描一个完整的第一重分区的数据，当数据量很大的时候，因此往往会出现内存不足。...三、验证结论 1、首先我们直接用spark sql查询： select * from datetable limit 5; 从日志可以查看出excutor在疯狂地扫描HDFS的文件：而且这些被扫描的

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SQL、Pandas和Spark：常用数据查询操作对比

沿承系列文章，本文对SQL、Pandas和Spark这3个常用的数据处理工具进行对比，主要围绕数据查询的主要操作展开。 ?...本文首先介绍SQL查询操作的一般流程，对标SQL查询语句的各个关键字，重点针对Pandas和Spark进行介绍，主要包括10个常用算子操作。...在最新TIOBE排行榜中，SQL位居第10位一般而言，一句标准的SQL语句按照书写顺序通常含有如下关键词： select：指定查询字段 distinct：对查询结果字段进行去重 from：明确查询的数据库和表...，但查询资料未果后，就放弃了…… 当然，本文的目的不是介绍SQL查询的执行原理或者优化技巧，而仅仅是对标SQL查询的几个关键字，重点讲解在Pandas和Spark中的实现。...03 小节对标SQL标准查询语句中的常用关键字，重点对Pandas和Spark中相应操作进行了介绍，总体来看，两个计算框架均可实现SQL中的所有操作，但Pandas实现的接口更为丰富，传参更为灵活；而

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陌陌:使用Spark SQL和Alluxio加速Ad Hoc查询

综上所述最适合我们基础设施的应用场景是Ad Hoc查询。部分热点数据经常被访问并且是读密集的，另外在必要时容易恢复。...性能评估我们抽取了四个不同大小的线上查询作实验，并且以四种不同环境运行这些查询, 后文以不同模式来区分这些环境： Yarn模式，是当前线上的生产环境。...下面的表格显示了查询的输入大小信息，图表显示了性能结果。Y轴是以秒为单位的时间，更快显然更好。 ? ?...因此，如果SQL是一个涉及缓存白名单中表的数据查询,那么表的路径将会被转换为一个Alluxio的URI，这样应用程序就可以从Alluxio读取相关数据。...如果SQL是一个DML 或 DCL 操作，它保持和原来一样，并直接写入远程文件系统（本例中既是HDFS）。

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spark学习笔记：spark sql

org.apache.spark.sql.SQLContext import org.apache.spark....{SparkConf, SparkContext} import org.apache.spark.sql.SparkSession import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext...val sqlQuery = Source.fromFile( dataSqlFile ).mkString val dataSqlFrame = SparkConfTrait.spark.sql...def main(args: Array[String]): Unit = { // val sqlQuery = Source.fromFile("path/to/data.sql...def main(args: Array[String]): Unit = { // val sqlQuery = Source.fromFile("path/to/data.sql

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Spark系列 - (3) Spark SQL

DataFrame的查询计划可以通过Spark catalyst optimiser进行优化，即使 Spark经验并不丰富，用dataframe写得程序也可以尽量被转化为高效的形式予以执行。...性能上比 RDD 要高，主要原因：优化的执行计划：查询计划通过 Spark catalyst optimiser 进行优化。...3.2.3 Sql、dataframe、DataSet的类型安全如果使用Spark SQL的查询语句，要直到运行时你才会发现有语法错误（这样做代价很大）。...3.3 Spark SQL优化 Catalyst是spark sql的核心，是一套针对spark sql 语句执行过程中的查询优化框架。...因此要理解spark sql的执行流程，理解Catalyst的工作流程是理解spark sql的关键。而说到Catalyst，就必须提到下面这张图了，这张图描述了spark sql执行的全流程。

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Flink SQL vs Spark SQL

Spark SQL 的核心是Catalyst优化器，首先将SQL处理成未优化过的逻辑计划（Unresolved Logical Plan），其只包括数据结构，不包含任何数据信息。...也就是说和spark不同， flink 的SQL Parsing, Analysing, Optimizing都是托管给calcite(flink会加入一些optimze rules)....逻辑和spark类似，只不过calcite做了catalyst的事（sql parsing,analysis和optimizing）代码案例首先构建数据源，这里我用了'18-'19赛季意甲联赛的射手榜数据...SQL import org.apache.spark.sql.Dataset; import org.apache.spark.sql.SparkSession; public class SparkSQLTest...接下来直接通过SQL进行查询就好了。

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一文了解函数式查询优化器Spark SQL Catalyst

记录一下个人对sparkSql的catalyst这个函数式的可扩展的查询优化器的理解，目录如下： 0. Overview 1. Catalyst工作流程 2. Parser模块 3....Reference Overview Spark SQL的核心是Catalyst优化器，是以一种新颖的方式利用Scala的的模式匹配和quasiquotes机制来构建的可扩展查询优化器。 ?...Spark2.x SQL语句的解析采用的是ANTLR4，ANTLR4根据语法文件SqlBase.g4自动解析生成两个Java类：词法解析器SqlBaseLexer和语法解析器SqlBaseParser。...词义注入 //org.apache.spark.sql.catalyst.analysis.Analyzer.scala lazy val batches: Seq[Batch] = Seq( //...people.address，那么可以将address字段丢弃 //@see http://blog.csdn.net/oopsoom/article/details/38121259 //org.apache.spark.sql.catalyst.optimizer.Optimizer.scala

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Spark SQL JOIN

一、数据准备本文主要介绍 Spark SQL 的多表连接，需要预先准备测试数据。...empDF.join(deptDF,joinExpression).select("ename","dname").show() // 等价 SQL 如下： spark.sql("SELECT ename...= dept.deptno").show() 2.3 LEFT OUTER JOIN empDF.join(deptDF, joinExpression, "left_outer").show() spark.sql...spark.sql("SELECT * FROM emp NATURAL JOIN dept").show() 以下是一个自然连接的查询结果，程序自动推断出使用两张表都存在的 dept 列进行连接，其实际等价于...： spark.sql("SELECT * FROM emp JOIN dept ON emp.deptno = dept.deptno").show() 由于自然连接常常会产生不可预期的结果，所以并不推荐使用

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Spark学习之Spark SQL（8）

Spark学习之Spark SQL（8） 1. Spark用来操作结构化和半结构化数据的接口——Spark SQL、 2....Spark SQL的三大功能 2.1 Spark SQL可以从各种结构化数据（例如JSON、Hive、Parquet等）中读取数据。...2.2 Spark SQL不仅支持在Spark程序内使用SQL语句进行查询，也支持从类似商业智能软件Tableau这样的外部工具中通过标准数据库连接器（JDBC/ODBC）连接Spark SQL进行查询...2.3 当在Spark程序内使用Spark SQL时，Spark SQL支持SQ与常规的Python/Java/Scala代码高度整合，包括连接RDD与SQL表、公开的自定义SQL函数接口等。 3....连接Spark SQL 带有Hive支持的Spark SQL的Maven索引 groupID =org.apache.spark artifactID = spark-hive_2.10

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如何让你的 Spark SQL 查询加速数十倍？

先来回答标题所提的问题，这里的答案是列存储，下面对列存储及在列存储加速 Spark SQL 查询速度进行介绍列存储什么是列存储传统的数据库通常以行单位做数据存储，而列式存储（后文均以列存储简称）以列为单位做数据存储...优势列存储相比于行存储主要有以下几个优势：数据即索引，查询是可以跳过不符合条件的数据，只读取需要的数据，降低 IO 数据量（行存储没有索引查询时造成大量 IO，建立索引和物化视图代价较大）只读取需要的列...Spark 原始支持 parquet 和 orc 两个列存储，下文的实践使用 parquet 使用 Parquet 加速 Spark SQL 查询在我的实践中，使用的 Spark 版本是 2.0.0，...4分钟左右（该值与使用资源相关）只读取指定行 Sql: select count(distinct f1) from tbInRow/tbInParquet 行存储耗时: 119.7s 列存储耗时:...列存储耗时: 1.3s 加速 78 倍当然，上文也提到了，列存储在查询需要读取多列时并不占优势： Sql: select f1, f2, f3...f17 from tbInRow/tbInParquet

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Spark Sql系统入门4：spark应用程序中使用spark sql

问题导读 1.你认为如何初始化spark sql？ 2.不同的语言，实现方式都是什么？ 3.spark sql语句如何实现在应用程序中使用？...为了使用spark sql，我们构建HiveContext （或则SQLContext 那些想要的精简版）基于我们的SparkContext.这个context 提供额外的函数为查询和整合spark sql..._,像我们这样做SparkContext，获取访问implicits.这些implicits用来转换rdds,带着需要的type信息到spark sql的序列化rdds为查询。...基本查询例子为了对一个表查询，我们调用HiveContext或则SQLContext的sql()函数.第一个事情，我们需要告诉spark sql关于一些数据的查询。.../conf，你也可以运行hiveCtx.sql 查询已存在的hive表。

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sql查询

连接查询注意 from字句后面的表名，可以用表原名，也可以为它起别名，一旦有了别名，整个查询语句中凡是涉及用表名的地方都要用表原名查询语句中出现的所有列，若在所有涉及的表中是唯一的，则列明前可以不加表明前缀...中写连接条件显示内连接用inner join 内连接又叫自然连接，会去掉重复列的等值连接 select 目标列列表 from 表1 inner join 表2 on 表1.连接列=表2.连接列 where 查询条件...隐式内连接 where写连接列，and后跟条件隐式内连接用’=’ select 目标列列表 from 表1，表2 where 表1.连接字段=表2.连接字段 and 其它查询条件外连接左外连接...以左边的表为基础，根据ON后面给出的两表的条件将两表连接起来结果会将左表所有查询信息列出，右表只会列出ON后条件和左表满足的部分语句left join… on select a.device_id,...全称量词命题和存在量词命题嵌套查询嵌套查询的工作方式先处理内查询，由内向外处理外层查询利用内层查询的结果 select tag,count(tag) as tag_cnt from exam_record

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SQL查询

FROM 表名在SQL语句中使用表达式 SELECT version() , 100*3 #返回MySQL版本和计算结果 SELECT SubjectName “课程名称...IS NOT NULL a IS NOT NULL 若操作符不为NULL，则结果为真 BETWEEN a BETWEEN b AND c 若a范围在b与c之间则结果为真 LIKE a LIKE b SQL...模糊查询在WHERE子句中，使用LIKE关键字进行模糊查询与“%”一起使用，表示匹配0或任意多个字符与“_”一起使用，表示匹配单个字符 #查询包含“数学”的所有课程 SELECT * FROM...，更为简洁，效率更高连接查询如需要多张数据表的数据进行查询，则可通过连接运算符实现多个查询分类包括内连接 ( inner join) 等值和非等值的连接查询自身连接查询外连接 ( out...与单表查询类似，都是SELECT语句把多个表放到FROM后，并用逗号隔开可使用AS关键字取别名，便于引用如无重名查询字段则可省略数据表的指定 #要求：从subject和grade数据表查询课程名称和所属年级名称

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