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spark-sql 效率分析,sql查询效率分析

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spark sql2.3源代码解释-执行(cdh为什么放弃命令spark--1/？spark. cores . max clusterspark. executor . cores executorspark. task . CPU计算任务并行度spark. default . parallelism/123 。-1/. shuffle . partitions用于在数据关联或聚合操作中显式指定Reduce端的分区数量 。

1、SparkSQL对于重复的计算怎么优化Sparksqlisspark用于处理结构化数据的模块 。与sparkrdd的基础API不同，spark sql接口有更多关于数据结构本身和执行计划的信息 。在spark、sql sql内利用这些信息进行更好的优化 。有几种方法可以执行sparksql:SQL、DataFramesAPI和DatasetsAPI 。当使用相同的计算引擎执行计算时 ， 有不同的API和语言类型可供选择 。

2、应用Spark技术,SoData数据机器人实现快速、通用数据治理Spark是处理海量数据的快速通用引擎 。作为大数据处理技术，Spark经常被拿来和Hadoop做比较 。Hadoop已经成为大数据技术事实上的标准，HadoopMapReduce也非常适合大规模数据集的批量处理，但是它仍然存在一些缺陷 。具体表现为:1 。HadoopMapRedue的表达能力有限 。所有的计算都需要转化为Map和Reduce两个操作，这两个操作并不适合所有的场景，对于复杂的数据处理也很难描述 。

HadoopMapReduce要求每一步之间的数据都要序列化到磁盘上，所以I/O开销很大 ， 导致interactive 分析和迭代算法开销很大 ， 几乎所有的优化和机器学习都是迭代的 。所以HadoopMapReduce不适合交互分析和机器学习 。3.计算延迟很高 。如果要完成更复杂的工作，必须串联一系列MapReduce作业，然后按顺序执行 。

3、2022-02-24-Spark-44(性能调优通用调优计算负载主要由执行器承担，驱动主要负责分布式调度 ， 调优空间有限 。因此 ， 我们可以在不考虑驱动端配置项的情况下，确定分配给Spark多少CPU资源用于分布式计算 。spark. cores . max clusterspark. executor . cores executorspark. task . CPU计算任务并行度spark. default . parallelism/123 。-1/. shuffle . partitions用于在数据关联或聚合操作中显式指定Reduce端的分区数量 。

4、Kylin与SparkSQL相比,有哪些差异和优势SparkSQL本质上是基于DAG模型的MPP 。而麒麟的核心就是立方体 。MPP和Cube预处理的区别重复如下:> MPP自适应查询执行(AQE)是SparkSQL中的一种优化技术，它利用运行时统计信息选择最有效的查询执行计划，即可以根据执行过程中的中间数据优化后续执行，从而提高整体执行效率 。核心特性如下:使用SparkSQL时，可以通过spark指定Shuffle时的分区数量 。sql. shuffle . partitions，即Reducer的数量 。

5、SparkSQL(十Hive是大数据领域事实上的SQL标准 。它的底层默认是基于MapReduce的，但是由于MapReduce的速度比较慢 ， 近年来新的SQL查询引擎层出不穷，包括SparkSQL、HiveOnTez、HiveOnSpark等等 。SparkSQL不同于HiveOnSpark 。SparkSQL是一个基于Spark计算引擎的查询引擎，可以针对各种数据源执行查询 ， 包括Hive、JSON、Parquet、JDBC和RDD 。

6、【数仓】对比 spark-hive的两种分布式计算模式最近发现SparkSQL、HiveonSpark、SparkonHive是很容易混淆的概念 。在了解三者之间的关系之前，首先要了解几个概念 。与HIveonMapReduce相比，HiveonSpark本质上是将其引擎从MapReduce替换为更高效的SparkRDD 。数据源是hive本身 。当我们执行HQL时，底层不再是将HQL转化为MapReduce任务，而是运行SparkRDD任务 。

外部远程登录或配置单元命令行模式将执行spark task 。即:hiveonSparkHQL解析 SparkRDD引擎SparkonHive是从Spark的角度来看的数据源，在Spark中配置Hive，并获取Hive中的元数据，然后用SparkSQL操作Hive表中的数据，直接翻译成SparkRDD任务 。Hive只作为Spark的数据源 。
7、 spark sql2.3源码解读-Execute(7 8、为什么cdh放弃了 spark- sql命令?【spark-sql 效率分析,sql查询效率分析】 1，启动方式/数据/spark1 . 4 . 0 bincdh 4/bin/sparksqlmasterspark 。master:7077 totalexecutorores 10 executores内存1 gexecutorores 2注:/data/spark1 . 4 . 0 bincdh 4/forspark/data/spark1.4安装路径，bin/sparksql-帮助查看启动选项masterMASTER_URL指定每个执行人的内存 。默认值为1GtotalexecutorcoresNUM，所有执行器e直接执行查询的核心总数 。SQLf以文件的形式批量执行SQL，2.sparksqlhive支持的函数 。1.查询语句:select groupbyorderbyclusterbysortby 2 ， hive操作:1)关系操作: 。

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