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时间:2024-11-13 13:23:04 来源:通达信机构买卖点源码 编辑:语音厅平台源码

1.spark sql源码系列 | with as 语句真的源码会把查询的数据存内存嘛?
2.SPARK-38864 - Spark支持unpivot源码分析
3.SparkSQL源码分析-05-SparkSQL的join处理
4.为什么sparkSQL
5.spark sql源码系列 | json_tuple一定比 get_json_object更高效吗?

spark sql源码

spark sql源码系列 | with as 语句真的会把查询的数据存内存嘛?

       在探讨 Spark SQL 中 with...as 语句是否真的会把查询的数据存入内存之前,我们需要理清几个关键点。源码首先,源码网上诸多博客常常提及 with...as 语句会将数据存放于内存中,源码来提升性能。源码那么,源码js源码无法加密实际情况究竟如何呢?

       让我们以 hive-sql 的源码视角来解答这一问题。在 hive 中,源码有一个名为 `hive.optimize.cte.materialize.threshold` 的源码参数。默认情况下,源码其值为 -1,源码代表关闭。源码当值大于 0 时(如设置为 2),源码with...as 语句生成的源码表将在被引用次数达到设定值后物化,从而确保 with...as 语句仅执行一次,源码进而提高效率。

       接下来,益盟 指标源码我们通过具体测试来验证上述结论。在不调整该参数的情况下,执行计划显示 test 表被读取了两次。此时,我们将参数调整为 `set hive.optimize.cte.materialize.threshold=1`,执行计划显示了 test 表被物化的情况,表明查询结果已被缓存。

       转而观察 Spark SQL 端,我们并未发现相关优化参数。Spark 对 with...as 的操作相对较少,在源码层面,通过获取元数据时所做的参数判断(如阈值与 cte 引用次数),我们可以发现 Spark 在这个逻辑上并未提供明确的优化机制,来专门针对 with...as 语句进行高效管理。

       综上所述,通过与 hive-sql 的什么叫python源码对比以及深入源码分析,我们得出了 with...as 语句在 Spark SQL 中是否把数据存入内存的结论,答案并不是绝对的。关键在于是否通过参数调整来物化结果,以及 Spark 在自身框架层面并未提供特定优化策略来针对 with...as 语句进行内存管理。因此,正确使用 with...as 语句并结合具体业务场景,灵活调整优化参数策略,是实现性能提升的关键。

SPARK- - Spark支持unpivot源码分析

       unpivot是数据库系统中用于列转行的内置函数,如SQL SERVER, Oracle等。以数据集tb1为例,每个数字代表某个人在某个学科的成绩。若要将此表扩展为三元组,可使用union实现。但随列数增加,SQL语句变长。易语言 助手源码许多SQL引擎提供内置函数unpivot简化此过程。unpivot使用时需指定保留列、进行转行的列、新列名及值列名。

       SPARK从SPARK-版本开始支持DataSet的unpivot函数,逐步扩展至pyspark与SQL。在Dataset API中,ids为要保留的Column数组,Column类提供了从String构造Column的隐式转换,方便使用。利用此API,可通过unpivot函数将数据集转换为所需的三元组。values表示转行列,variableColumnName为新列名,valueColumnName为值列名。

       Analyser阶段解析unpivot算子,360影视ico源码将逻辑执行计划转化为物理执行计划。当用户开启hive catalog,SPARK SQL根据表名和metastore URL查找表元数据,转化为Hive相关逻辑执行计划。物理执行计划如BroadcastHashJoinExec,表示具体的执行策略。规则ResolveUnpivot将包含unpivot的算子转换为Expand算子,在物理执行计划阶段执行。此转换由开发者自定义规则完成,通过遍历逻辑执行计划树,根据节点类型及状态进行不同处理。

       unpivot函数实现过程中,首先将原始数据集投影为包含ids、variableColumnName、valueColumnName的列,实现语义转换。随后,通过map函数处理values列,构建新的行数据,最终返回Expand算子。在物理执行计划阶段,Expand算子将数据转换为所需形式,实现unpivot功能。

       综上所述,SPARK内置函数unpivot的实现通过解析列参数,组装Expand算子完成,为用户提供简便的列转行功能。通过理解此过程,可深入掌握SPARK SQL的开发原理与内在机制。

SparkSQL源码分析--SparkSQL的join处理

       SparkSQL的join处理策略多样,针对不同场景各有优劣。首先,map join适用于小表广播至worker节点,提升性能,但大表可能导致OOM。shuffle hash join则对大表进行分区和排序,效率高但内存密集。默认策略通过sort merge join,对大表进行分区排序,避免内存问题,但需预先排序。

       当常规策略不可用时,会考虑等值或不等值join的广播nested loop join,适用于特定条件的right或left outer join。笛卡尔积join在无指定key时使用,仅限inner join。

       SparkPlan中的Join子节点与策略紧密相关,如在等值连接时,根据hint选择Broadcast hash join、Shuffle sort merge join或shuffle hash join。没有hint时,依据表大小、join类型和排序情况自动选择。

       非等值连接时,hint会引导使用broadcast nested loop join或Cartesian product join,无hint时则依据表大小和连接类型来决定。

       在特殊情况下,如NotInSubquery,仍可能选择Broadcast hash join。总的来说,SparkSQL的join策略灵活多变,旨在根据具体场景提供最优的执行效率和资源利用率。

为什么sparkSQL

       Shark和sparkSQL 但是,随着Spark的发展,其中sparkSQL作为Spark生态的一员继续发展,而不再受限于hive,只是兼容hive;而hive on spark是一个hive的发展计划,该计划将spark作为hive的底层引擎之一,也就是说,hive将不再受限于一个引擎,可以采用map-reduce、Tez、spark等引擎。

       ã€€ã€€Shark为了实现Hive兼容,在HQL方面重用了Hive中HQL的解析、逻辑执行计划翻译、执行计划优化等逻辑,可以近似认为仅将物理执行计划从MR作业替换成了Spark作业(辅以内存列式存储等各种和Hive关系不大的优化);同时还依赖Hive Metastore和Hive SerDe(用于兼容现有的各种Hive存储格式)。这一策略导致了两个问题,第一是执行计划优化完全依赖于Hive,不方便添加新的优化策略;二是因为MR是进程级并行,写代码的时候不是很注意线程安全问题,导致Shark不得不使用另外一套独立维护的打了补丁的Hive源码分支(至于为何相关修改没有合并到Hive主线,我也不太清楚)。

       ã€€ã€€æ­¤å¤–,除了兼容HQL、加速现有Hive数据的查询分析以外,Spark SQL还支持直接对原生RDD对象进行关系查询。同时,除了HQL以外,Spark SQL还内建了一个精简的SQL parser,以及一套Scala DSL。也就是说,如果只是使用Spark SQL内建的SQL方言或Scala DSL对原生RDD对象进行关系查询,用户在开发Spark应用时完全不需要依赖Hive的任何东西。

spark sql源码系列 | json_tuple一定比 get_json_object更高效吗?

       对比json_tuple和get_json_object,网上普遍认为json_tuple效率更高。理由是json_tuple仅需解析一次json数据,而get_json_object需多次解析。实际操作中,get_json_object在解析json字符串到jsonObject阶段仅执行一次,而非多次解析。从执行计划角度看,get_json_object更为简洁,而json_tuple涉及udtf函数,其执行计划更为繁重。功能多样性上,get_json_object支持更丰富的路径处理,如正则匹配、嵌套、多层取值等,而json_tuple仅能解析第一层key。在实际使用时,无需盲从效率结论,根据具体需求选择。确保json数据不过长过大,无论使用哪种方法,效率都不会理想。正确理解并合理运用这些函数,对于优化查询性能至关重要。

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