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    万众瞩目两码中特: 入门Spark SQL,你需要知道这些

    时间:2018-08-30 18:14:07作者:[!--zuozhe--]

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    对大数据有所了解的人都知道Spark具有的优势,Spark也越来越被各个企业、大数据工程师所推崇。然而,Spark团队并没有因此而满足,因为Spark采用了Hive的语法解析器、查询优化器等,制约了One Stack Rule Them All的既定方针和各组件的相互集成。因此,Spark SQL变诞生了。Spark SQL摒弃了Spark的代码,但保留了Spark诸如内存列存储、Hive兼容性等优势。值得一提的是,Spark SQL成功摆脱了对Hive的依赖。
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    一、Spark SQL的特点分析:
    ·支持多种语言:Java、R、Scala、Python等。
    ·性能更加优化:如内存列存储、动态字节码生成等。
    ·数据兼容性强:能够从外部数据库、Hive表等多种途径中获取数据。
    ·组件得到拓展:SQL语法解析器、优化器、分析器都可以进行重新定义。
     
    二、Spark SQL的组成原理
    ·Spark SQL内核
    处理数据的输入输出,可以从不同数据源获取数据。如:已有RDD、Hive表以及外部数据库,执行查询,之后将查询结果输出成DataFrame。
    ·支持对Hive数据的处理。
    ·Catalyst优化
    可以优化处理查询语句的整个过程(解析、榜等、优化等),由关系代数、表达式、查询优化组成
     
    三、Spark SQL的执行流程原理
     
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    四、Spark SQL的性能原理
     
    ·内存列式缓存:内存列式缓存,再次执行时不需要重复读取,只需要扫描需要的列,然后自动调整压缩比,将内存使用率和GC压力得到了最小化。
    ·采用了动态代码和字节码生成技术,有效地提升重复表达式求值查询的速率。
    ·Tungsten优化:摒弃了JVM,采用Spark自己管理内存,避免了JVM GC带来的性能损失。
    Java对象被存储成了Spark自己的二进制格式,这样便可以直接在二进制格式上进行计算,省去序列化和反序列化时间,使得格式更紧凑,节省更多的内存空间。
     
    Spark SQL的优势还有很多,需要学员们在学习中自己慢慢去体会,报名魔据教育大数据培训班,学习更多大数据专业课程,解决你在Spark SQL中的所有疑问。

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