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SparkSQL指的是什么

發布時間:2022-01-13 16:02:31 來源:億速云 閱讀:175 作者:小新 欄目:大數據

這篇文章主要為大家展示了“SparkSQL指的是什么”,內容簡而易懂,條理清晰,希望能夠幫助大家解決疑惑,下面讓小編帶領大家一起研究并學習一下“SparkSQL指的是什么”這篇文章吧。

一、 Spark SQL介紹

        

        Spark SQL是Apache Spark's的一個模塊,用來處理結構化數據,1.0后產生;SQL語句主要體現在關系型數據庫上,大數據中基于Hadoop的SQL有Hive(SQL on Hadoop)但是MapReduce計算過程中大量的磁盤落地過程消耗了大量I/O,降低運行效率,簡單說就是穩定性高,計算慢,離線批處理的框架,因此其他的SQL on Hadoop工具產生。

        SQL on Hadoop

        •  Hive        -- 把HQL語句轉換MapReduce作業 提交到Yarn執行(元數據重要性)

        •  Impala    -- 開源的交互式SQL查詢引擎,基于內存處理

        •  Presto    -- 分布式SQL查詢引擎

        •  Shark     -- SQL語句翻譯Spark作業,Hive跑在Spark之上,依賴Hive與Hive兼容性差

        •  Drill        -- 查詢引擎包括SQL/FILE/HDFS/S3

        • Phoenix  -- 基于Hbase上的SQL引擎



        Hive on SQL是社區發展另外一個路線,屬于Hive發展計劃,把Spark作為Hive的執行引擎;之前我們說的HIve作業跑在Hadoop的MapReduce上的;現在Hive不受限于一個引擎,可以采用MapReduce、Tez、Spark等引擎。

二、 Spark SQL特性

        • 集成性-SQL查詢與應用程序對接

        • 統一的數據訪問-連接各種數據源(Hive, Avro, Parquet, ORC, JSON, and JDBC)

        • 與Hive的集成性,不需要Hive,使用Hive存在Metastores即可或者使用Hive-site文件

        • 通過JDBC和ODBC連接,start-thriftserver底層走的也是Thrift協議(Hive_server2底層基于Thrift協議,)

        • Spark SQL不僅僅是SQL,遠超出SQL

三、 Spark SQL優勢

      A:內存列存儲(In-Memory Columnar Storage)

    Spark SQL的表數據在內存中的存儲采用是內存列式存儲,而不是原生態JVM對象存儲方式。

     SparkSQL指的是什么

     Spark SQL列式存儲將數據類型相同列采用原生數組來存儲,將Hive支持的復雜數據類型(如array、map等)先序化后并接成一個字節數組來存儲。這樣,每個列創建一個JVM對象,從而導致可以快速的GC和緊湊的數據存儲;額外的,還可以使用低廉CPU開銷的高效壓縮方法(如字典編碼、行長度編碼等壓縮方法)降低內存開銷;更有趣的是,對于分析查詢中頻繁使用的聚合特定列,性能會得到很大的提高,原因就是這些列的數據放在一起,更容易讀入內存進行計算

    B:字節碼生成技術(bytecode generation,即CG)

        數據庫查詢中有一個昂貴的操作是查詢語句中的表達式,主要是由于JVM的內存模型引起的。比如如下一個查詢:

中有一個昂在這個查詢里,如果采用通用的SQL語法途徑去處理,會先生成一個表達式樹。

select a+b from table

SparkSQL指的是什么

在物理處理這個表達式樹的時候,將會如圖所示的7個步驟

    1.  調用虛函數Add.eval(),需要確認Add兩邊的數據類型

    2.  調用虛函數a.eval(),需要確認a的數據類型

    3.  確定a的數據類型是Int,裝箱

    4.  調用虛函數b.eval(),需要確認b的數據類型

    5.  確定b的數據類型是Int,裝箱

    6.  調用Int類型的Add

    7.  返回裝箱后的計算結果

  C:Scala代碼優化

   ...............

四、 Spark SQL運行架構

          Catalyst就SparkSQL核心部分,性能的優劣影響整體的性能,由于發展時間短,虛線部分是以后版本要實現功能,實現部分是已經實現功能。
        Unresolved Logical Plan:未解析的邏輯執行計劃

        Schema Catalog:元數據管理套用Unresolved Logical Plan生成Logical Plan

        Logical Plan:生成邏輯執行計劃

        Optimized Logical Plan:對生生成的Logical Plan進行優化,生成物理邏計劃
        Physical Plans:物理邏輯計劃,可能是多個,根據Cost Model生成最佳的物理邏輯化

以上是“SparkSQL指的是什么”這篇文章的所有內容,感謝各位的閱讀!相信大家都有了一定的了解,希望分享的內容對大家有所幫助,如果還想學習更多知識,歡迎關注億速云行業資訊頻道!

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