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sparksql执行计划分析

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根据Databricks的数据，目前有11个商业版本的Spark 。TranswarpInceptor是如何做出来的技术分析TranswarpInceptor是如何做出来的技术分析目前Hadoop技术正在蓬勃发展，解决大数据的分析问题的技术平台已经开始出现，为什么我的Sparksql这么慢？为了实现Hive兼容性，Shark重用了Hive中HQL的分析、逻辑执行 计划翻译、执行 计划优化，可以近似为只有物理/，同时，它还依赖于HiveMetastore和HiveSerDe(用于兼容各种现有的Hive存储格式) 。

1、如何使用Hadoop技术构建传统数仓基于企业级传统数据仓库应用的特点和需求，以及Hadoop技术的原理和特点 ， 在利用Hadoop大数据平台实现传统数据仓库应用的过程中，有很多需要关注和解决的关键问题 。本文主要列举了以下几个核心问题和解决方案:模型和SQL支持、海量数据存储和高效计算、高并发查询和事务支持 。1.在模型和SQL支持模型方面，原卷收系统模型的设计原则是基于中国邮政整体企业管理和业务管理的规则和流程 ， 兼顾系统的扩展 。

接口附着层按照接口源系统划分，系统模型和源系统模型基本一致；逻辑层和摘要层是根据主题域划分的 。接口层模型与源业务系统基本一致，结构简单，相关度相对较低 。大多数源业务系统使用Oracle数据库 。基本层模型结构比较复杂，关联度比较高 。系统使用Teradata数据库，而汇总层模型结构相对简单，关联度低 。该系统使用Teradata数据库 。

2、SparkSQL和Shark在架构上有哪些区别?将来会合并吗Spark为了实现Hive的兼容性，在HQL重用了Hive中HQL的分析、逻辑执行-2/翻译、执行-2/优化逻辑，可以近似认为只是物理上的 。同时，它还依赖于HiveMetastore和HiveSerDe(用于兼容各种现有的Hive存储格式) 。

3、SparkRDD,DataFrame和DataSet的区别RDD、DataFrame和DataSet是容易混淆的概念 ， 我们必须对它们进行比较才能知道它们的异同 。RDD和DataFrameRDDDataFrame上图直接反映了DataFrame和RDD的区别 。左边的RDD如何理解《火花》中RDD和数据帧的结构？RDD是非结构化的 ， 而DataFrame是结构化的，类似于数据库中的表 。RDD、DataFrame和DataSet是容易混淆的概念，我们必须对它们进行比较 ， 才能知道它们的异同 。RDD和DataFrameRDDDataFrame上图直接反映了DataFrame和RDD的区别 。

另一方面，右边的DataFrame提供了详细的结构信息，这样SparkSQL就可以清楚地知道数据集中包含了哪些列 ， 每个列的名称和类型是什么 。DataFrame有更多的数据结构信息，即模式 。RDD是分布式Java对象的集合 。数据帧是分布式行对象的集合 。DataFrame除了提供比RDD更丰富的运算符外，还有更重要的特性，比如提高执行，减少数据读取，优化执行 计划，比如滤镜下推和裁剪 。

4、技术解析TranswarpInceptor是怎样炼成的TranswarpInceptor是如何做出来的技术分析目前Hadoop技术正在蓬勃发展 ， 解决大数据的分析问题的技术平台已经开始出现 。Spark凭借其强大的性能、高容错性、灵活的调度等技术优势，逐渐成为主流技术 。业内大多数厂商都提供了基于Spark的技术解决方案和产品 。根据Databricks的数据，目前有11个商业版本的Spark 。

SQL作为数据库领域事实上的标准语言，与用API(如MapReduceAPI、SparkAPI等)构建大数据的解决方案相比 ， 具有先天优势 。):一是产业链完善，各种报表工具和ETL工具可以很好的衔接；二是用SQL开发技术门槛较低；第三，可以降低原系统的迁移成本 。因此，SQL语言逐渐成为大数据的主流技术标准分析 。

5、spark和hadoop的区别很难直接比较Hadoop和Spark，因为它们以相同的方式处理许多任务，但它们在某些方面并不重叠 。例如，Spark没有文件管理功能，因此它必须依赖Hadoop分布式文件系统(HDFS)或其他解决方案 。Hadoop框架的主要模块包括以下几个:HadoopCommonHadoop分布式文件系统(HDFS)HadoopYARNHadoopMapReduce虽然以上四个模块构成了Hadoop的核心 ， 但是还有其他几个模块 。

Spark真的很快(比HadoopMapReduce快100倍) 。Spark也可以执行批处理 ， 但是在处理流式工作负载、交互式查询、机器学习等方面确实比较擅长 。相对于MapReduce基于磁盘的批处理引擎，Spark以实时数据处理功能著称 。Spark与Hadoop及其模块兼容 。
6、为什么我的Sparksql这么慢【sparksql执行计划分析】Spark在Hive中重用了分析、逻辑执行-2/翻译、执行-2/优化HQL以实现Hive兼容性，可以近似认为只是物理上的 。同时 ， 它还依赖于HiveMetastore和HiveSerDe(用于兼容各种现有的Hive存储格式) 。

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