一，概述 为了实现Spark SQL，基于Scala中的函数编程结构设计了一个新的可扩展优化器Catalyst。Catalyst可扩展的设计有两个目的。...Catalyst支持基于规则(rule-based)和基于成本(cost-based)的优化。 其核心是Catalyst包含一个用于表示树并应用规则来操纵它们的通用库。...最后，Catalyst提供一些公共扩展点，包括外部数据源和用户自定义类型。 二，语法树 Catalyst 的主要数据类型就是有节点对象组成的树。每个node都有一个node类型和零个或者多个子节点。...四，在Sparksql中使用Catalyst 在四个层面，可以使用Catalyst通用树的转换框架，如下： (1)，分析一个逻辑计划，解析引用，也即unresolved logical plan转化为logical...Catalyst的代码生成器总共700行代码。 四，总结 Catalyst新颖的，简单的设计使Spark社区能够快速实现和扩展引擎。
交换机的配置信息十分关键，如果可以对这类信息进行自动备份并且进行版本控制就可以有效降低生产风险
说明如果这个目录下的文件内容有变化，最长经过一分钟，就会生成一个以当前时间戳为标记的新版本，如果没有变化，则不会产生新的版本
从上图可见，无论是直接使用 SQL 语句还是使用 DataFrame，都会经过如下步骤转换成 DAG 对 RDD 的操作
后续将持续更新 Spark SQL 架构 Spark SQL 的整体架构如下图所示 [Spark SQL Catalyst] 从上图可见，无论是直接使用 SQL 语句还是使用 DataFrame，都会经过如下步骤转换成
由上图可以看出Catalyst的作用尤为重要。...MLPipelines Structured Streaming，GraphFrames都是基于DataFrame和DataSet，进而可使用Catalyst进行优化，Sparksql 直接可以使用Catalyst...从表达上来看 从处理速度上来看 二，Catalyst如何工作 使用高级编程接口编写程序 -程序用于描述需要什么数据操作，而无需指定如何执行这些操作。...Catalyst对我们利用数据源特征，设计好应用程序会有很大帮助。...后面会从源码层面去解析，SparkSQL解Catalyst。
注册各个视图，这些视图都会以AST(Catalyst里的LogicalPlan)存在 2. 待改写的用户SQL，这些SQL不会显示使用物化视图。 3....将SQL解析成方便遍历处理的AST，也是Catalyst里的LogicalPlan,并且经过Analyzed的，因为我们需要明确知道每个字段属于哪个表。 4....具体做法是，我们把SQL先用Catalyst解析成 Analyzed LogicalPlan，另外我们还要做一些适当的优化，我目前是做了EliminateOuterJoin，PushPredicateThroughJoin...注意，这里的主表和视图，都是Catalyst里的LogicalPlan。 当我们在处理SPEG 语句的时候，我们也按相同的方式拿到主表，然后以它为key去拿到对应的视图，这个过程是非常快的。...具体参看org.apache.spark.sql.catalyst.sqlgenerator.LogicalPlanSQL，该代码主要修改自Moonbox项目，对此表示感谢。
当核心交换机配置第二IP，汇聚交换机的通过trunk连接到核心交换机，并且配置的接口IP和第二IP一个网段，当汇聚交换机没有启用3层路由功能的时候，它们之间...
记录一下个人对sparkSql的catalyst这个函数式的可扩展的查询优化器的理解，目录如下： 0. Overview 1. Catalyst工作流程 2. Parser模块 3....Reference Overview Spark SQL的核心是Catalyst优化器，是以一种新颖的方式利用Scala的的模式匹配和quasiquotes机制来构建的可扩展查询优化器。 ?...sparkSql pipeline sparkSql的catalyst优化器是整个sparkSql pipeline的中间核心部分，其执行策略主要两方向， 基于规则优化/Rule Based Optimizer...然后在parsePlan过程中，使用AstBuilder.scala将ParseTree转换成catalyst表达式逻辑计划LogicalPlan。...词义注入 //org.apache.spark.sql.catalyst.analysis.Analyzer.scala lazy val batches: Seq[Batch] = Seq( //
它还通过Catalyst交换机扩展其有线系列，适用于中型企业。 ?...该产品可以安装在机内机箱中，也可以作为软件添加使用，在Catalyst Catalyst 9000交换机或私有或公共云上运行。...有线和无线域与Catalyst 9000系列和DNA中心完全统一。...与其他Catalyst交换机一样，Catalyst 9200也永久支持以太网供电。 Catalyst 9800和某些9200型号交换机将在第四季度上市。...Catalyst 9200交换机的其余部分在2019年第一季度上市。
排查过程：在EMR集群上按小时跑的spark sql 任务有时会失败，在driver端的日志中可以看到报错： org.apache.spark.sql.catalyst.errors.package$TreeNodeException
目前 Catalyst 已完成了 B 轮融资。本文为“全球极限场景与创新场景使用 TiDB 的最佳实践”专题第三篇，分享 TiDB 如何为 Catalyst 降低了维护成本并提供更好的客户体验。...时序型数据是 Catalyst 最重要和最棘手的数据类型之一。能处理这一类型的数据，也是 Catalyst 团队数据库选型的重要需求之一。...因为直接影响用户体验，数据服务层对 Catalyst 来是最重要的，也成为 Catalyst 对新数据栈迫切需求的地方。数据服务层以下的各层不需要是实时的。...Catalyst 的客户可以在 Catalyst 平台内部以及 Salesforce 和 Zendesk 等数据源平台上自定义许多设置，包括查询、数据转换和关系。...Catalyst 需要对他们的客户作出敏捷的反应。维持系统运行是 Catalyst 的首要任务。一旦 Catalyst 宕机，客户往往几十秒内就会投诉。
:70) at org.apache.spark.sql.catalyst.trees.TreeNode.transformDown(TreeNode.scala:266) at org.apache.spark.sql.catalyst.trees.TreeNode...) at org.apache.spark.sql.catalyst.trees.TreeNode.transformDown(TreeNode.scala:272) at org.apache.spark.sql.catalyst.trees.TreeNode...) at org.apache.spark.sql.catalyst.trees.TreeNode.transformDown(TreeNode.scala:272) at org.apache.spark.sql.catalyst.trees.TreeNode...) at org.apache.spark.sql.catalyst.trees.TreeNode.transformDown(TreeNode.scala:272) at org.apache.spark.sql.catalyst.trees.TreeNode...) at org.apache.spark.sql.catalyst.trees.TreeNode.transformDown(TreeNode.scala:272) at org.apache.spark.sql.catalyst.trees.TreeNode
Windows Color ⚠️ ⚠️ ⚠️ CheckedChanged ✅ ✅ ✅ IsChecked ✅ ✅ ✅ Preview5 API Android iOS / Mac Catalyst...✅ Format ✅ ✅ ✅ MaximumDate ✅ ✅ ✅ MinimumDate ✅ ✅ ✅ TextColor ✅ ✅ ⚠️ Preview5 API Android iOS / Mac Catalyst...✅ ✅ ✅ MaximumDate ✅ ✅ ✅ MinimumDate ✅ ✅ ✅ TextColor ✅ ✅ ⏳ ⚠️ Editor Preview4 API Android iOS / Mac Catalyst...PlaceHolderColor ✅ ✅ ⚠️ Text ✅ ✅ ⏳ TextColor ✅ ✅ ⚠️ MaxLength ✅ ✅ ✅ Preview5 API Android iOS / Mac Catalyst...Windows View Transforms ⏳ ⏳ ⏳ Preview5 Feature Android iOS / Mac Catalyst Windows View Transforms ✅
2960 Catalyst 2960-C Catalyst 2960-CX Catalyst 2960-L Catalyst 2960-P Catalyst 2960-S Catalyst...2960-SF Catalyst 2960-X Catalyst 2960-XR Catalyst 2975 Catalyst 3560 Catalyst 3560-C Catalyst...3560-CX Catalyst 3560-E Catalyst 3560-X Catalyst 3650 Catalyst 3750 Catalyst 3750 Metro Series...Catalyst 3750-E Catalyst 3750-X Catalyst 3850 Catalyst 4500 Supervisor Engine, 6E, 6LE, 7E,...2960系列交换机15.2(2)E8,15.2(4)E6,15.2(6)E1及后续发布的IOS版本 Catalyst 3560/3750系列交换机15.2(4)E6及后续发布的IOS版本 Catalyst
`train` at org.apache.spark.sql.catalyst.analysis.package$AnalysisErrorAt.failAnalysis(package.scala...:42) at org.apache.spark.sql.catalyst.analysis.CheckAnalysis$$anonfun$checkAnalysis$1.apply(CheckAnalysis.scala...:71) at org.apache.spark.sql.catalyst.analysis.CheckAnalysis$$anonfun$checkAnalysis$1.apply(CheckAnalysis.scala...:67) at org.apache.spark.sql.catalyst.trees.TreeNode.foreachUp(TreeNode.scala:128) at org.apache.spark.sql.catalyst.trees.TreeNode...$$anonfun$foreachUp$1.apply(TreeNode.scala:127) at org.apache.spark.sql.catalyst.trees.TreeNode$$anonfun
和 RDD 不同, SparkSQL 的 Dataset 和 SQL 并不是直接生成计划交给集群执行, 而是经过了一个叫做 Catalyst 的优化器, 这个优化器能够自动帮助开发者优化代码 也就是说,...首先, SparkSQL 大部分情况用于处理结构化数据和半结构化数据, 所以 SparkSQL 可以获知数据的 Schema, 从而根据其 Schema 来进行优化 Catalyst 为了解决过多依赖...Hive 的问题, SparkSQL 使用了一个新的 SQL 优化器替代 Hive 中的优化器, 这个优化器就是 Catalyst, 整个 SparkSQL 的架构大致如下： 1.API 层简单的说就是...Spark 会通过一些 API 接受 SQL 语句 2.收到 SQL 语句以后, 将其交给 Catalyst, Catalyst 负责解析 SQL, 生成执行计划等 3.Catalyst 的输出应该是...的优化器所提供的 Catalyst 的主要运作原理是分为三步, 先对 SQL 或者 Dataset 的代码解析, 生成逻辑计划, 后对逻辑计划进行优化, 再生成物理计划, 最后生成代码到集群中以 RDD
思科本周二在 Cisco Live 2023 EMEA 上发布了新的工业以太网交换机Cisco Catalyst IE3100 Rugged 系列，Catalyst IE3100 Rugged 系列是...Catalyst IE2000 Rugged 系列的替代品或升级版，将于 3 月上市。...Cisco Catalyst IE3100 Rugged 系列交换机具有多达 20 个千兆位以太网接口，体积小，可提供高速千兆位以太网连接，专为需要强化产品的工业应用而设计，适用于制造、能源、交通、采矿...| Catalyst IE3100 Rugged 系列 该系列交换机运行 Cisco IOS ® XE，这是一个具有内置安全和信任的操作系统，具有安全启动、图像签名和 Cisco ® Trust Anchor...| Cisco Catalyst IE3100 侧视图 IE3100 Rugged 系列交换机提供： 提供 6、10或 20千兆以太网端口、 2千兆位 SFP 上行链路端口1或2千兆位组合上行链路端口
$class.failAnalysis(CheckAnalysis.scala:42) at org.apache.spark.sql.catalyst.analysis.Analyzer.failAnalysis...(Analyzer.scala:95) at org.apache.spark.sql.catalyst.analysis.CheckAnalysis$$anonfun$checkAnalysis$1...$1.apply(CheckAnalysis.scala:85) at org.apache.spark.sql.catalyst.trees.TreeNode.foreachUp(TreeNode.scala...:127) at org.apache.spark.sql.catalyst.analysis.CheckAnalysis$class.checkAnalysis(CheckAnalysis.scala...问题分析 根据报错信息，我们查看org.apache.spark.sql.catalyst.analysis.CheckAnalysis的checkAnalysis方法，第362行源码处理逻辑（错误信息是不是很熟悉呢
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