Spark SQL 端到端的完整优化流程主要包括两个阶段：Catalyst 优化器和 Tungsten。其中，Catalyst 优化器又包含逻辑优化和物理优化两个阶段。...为了把开发者的查询优化到极致，整个优化过程的运作机制设计得都很精密，因此我会用三讲的时间带你详细探讨。 下图就是这个过程的完整图示，你可以先通过它对优化流程有一个整体的认知。...然后随着我的讲解，逐渐去夯实其中的关键环节、重要步骤和核心知识点，在深入局部优化细节的同时，把握全局优化流程，做到既见树木、也见森林。...图片 我们先来看一个例子，例子来自电子商务场景，业务需求很简单：给定交易事实表 transactions 和用户维度表 users，统计不同用户的交易额，数据源以 Parquet 的格式存储在分布式文件系统...val userFile: String = _ val usersDf = spark.read.parquet(userFile) usersDf.printSchema /** root |--
是否可直接将SQL运行在大数据平台？ 先看如何用MapReduce实现SQL数据分析。 1 MapReduce实现SQL的原理 常见的一条SQL分析语句，MapReduce如何编程实现？...所以打开Hive源码，看join代码，会看到一个两层for循环，对来自两张表的记录进行连接操作。...Spark诞生，也推出自己的SQL引擎Spark SQL，将SQL语句解析成Spark的执行计划，在Spark执行。...由于Spark比MapReduce快很多，Spark SQL也比Hive快很多，随Spark普及，Spark SQL也逐渐被接受。...后来Hive推出Hive on Spark，将Hive的执行计划直接转换成Spark的计算模型。 还希望在NoSQL执行SQL，毕竟SQL发展几十年，积累庞大用户，很多人习惯用SQL解决问题。
连接到Hive Metastore之后，咱们就可以绕过第一步，直接使用sql API去访问Hive中现有的表，方便！...有，Spark with Hive集成的第三种途径，就是使用Beeline客户端，去连接Spark Thrift Server，从而完成Hive表的访问与处理。...Beeline原是Hive客户端，通过JDBC接入Hive Server 2。Hive Server 2可同时服务多个客户端，提供多租户的Hive查询服务。...而SQL查询在接入到Spark Thrift Server之后，它首先会交由Spark SQL优化引擎进行一系列的优化。...在客户端与服务端之间成功建立连接（Connections）之后，咱们就能在Beeline客户端使用SQL语句处理Hive表了。
SQL Spark SQL 的功能之一是执行 SQL 查询.Spark SQL 也能够被用于从已存在的 Hive 环境中读取数据.更多关于如何配置这个特性的信息, 请参考 Hive 表 这部分....指定 Hive 表的存储格式 创建 Hive 表时，需要定义如何 从/向 文件系统 read/write 数据，即 “输入格式” 和 “输出格式”。...他们描述如何从多个 worker 并行读取数据时将表给分区。partitionColumn 必须是有问题的表中的数字列。...Hadoop archive Hive 优化 有少数 Hive 优化还没有包含在 Spark 中。...对于查询结果合并多个小文件: 如果输出的结果包括多个小文件, Hive 可以可选的合并小文件到一些大文件中去，以避免溢出 HDFS metadata. Spark SQL 还不支持这样.
与基础的 Spark RDD API 不同，Spark SQL 提供了更多数据与要执行的计算的信息。在其实现中，会使用这些额外信息进行优化。...Spark SQL 也支持从 Hive 中读取数据，如何配置将会在下文中介绍。使用编码方式来执行 SQL 将会返回一个 Dataset/DataFrame。...概念上相当于关系数据库中的表或 R/Python 下的 data frame，但有更多的优化。...Hive 的这种系统常用的优化方法。...这些选项描述了多个 workers 并行读取数据时如何分区。
2）与 Hive SQL 、Hive meta store、Spark2 SQL 兼容 扩展 BasicWriteTaskStats，收集和记录非分区表、分区表（静态分区，动态分区） 多种写入类型写入的行数...依赖的 Hive 版本进行修复，创建一个无数据空 schema 的 ORC 文件，保证灰度升级的时候，Spark3 产出的数据文件，下游 Spark，Hive 都可以正常读取该表的数据。...6.1.2 分区过滤函数优化 查询一张数万个分区表，在 Hive 查询引擎使用函数 substr 对分区字段 d 进行过滤，它使用 Hive meta store 提供的 get_partitions_by_expr...Hive 负责编译和优化 SQL，提交 MapReduce Job，轮询结果，而 Spark Driver 不仅仅要做 Hive 的类似事情，还需要管理资源调度，按需增加和减少 Executors，调度...Engine 允许调度到离线在线混部集群 6.2.3 Kyuubi 全链路血缘跟踪 在多租户共享 Engine 的情况，如何精细化跟踪每条 SQL？
说明 hive 底层会自动帮我们进行优化，所以这两条sql语句执行效率是一样的。...input_tables：描述一段SQL依赖的数据来源表，里面存储的是Hive表名的列表。...通过这种方式，可以快速查看SQL读取的分区是否出现异常。 场景二：理清表的输入，帮助理解程序的运行，特别是有助于理解有多重子查询，多表连接的依赖输入。...SQL并不等价，代码1在内连接（inner join）中的连接条件（on）中加入非等值的过滤条件后，并没有将内连接的左右两个表按照过滤条件进行过滤，内连接在执行时会多读取part=0的分区数据。...细节实现 Hive on Spark解析SQL的过程 SQL语句在分析执行过程中会经历下图所示的几个步骤 语法解析 操作绑定 优化执行策略 交付执行 语法解析 语法解析之后，会形成一棵语法树，如下图所示
Hive SQL优化处理Hive的存储引擎和计算引擎Hive的文件存储格式都有哪些Hive中如何调整Mapper和Reducer的数目介绍下知道的Hive窗口函数，举一些例子Hive的count的用法Hive...Hive如何优化join操作Hive的mapjoinHive语句的运行机制，例如包含where、having、group by、orderby，整个的执行过程?...Spark SQL的执行原理?Spark SQL的优化?说下Spark checkpointSpark SQL与DataFrame的使用?Sparksql自定义函数?怎么创建DataFrame?...说下各自的特点和过程若Spark要保存数据到HDFS上，要用什么算子?Hive SQL和Spark SOL的区别?各自优势和不足?为什么不用Spark SQL替代Hive SOL?...死锁产生的条件是什么?如何预防死锁?介绍下数据库的ioin(内连接，外连接，全连接)，内连接和外连接(左，右连接)的区别MySQL的join过程MySQL有哪些存储引擎?
1.谈谈你对Spark SQL的理解 Spark SQL是一个用来处理结构化数据的Spark组件，前身是shark，但是shark过多的依赖于hive如采用hive的语法解析器、查询优化器等，制约了Spark...SQL与HiveSQL 7.说说Spark SQL解析查询parquet格式Hive表如何获取分区字段和查询条件 问题现象 sparksql加载指定Hive分区表路径，生成的DataSet没有分区字段...(s"${path}") 10.说说Spark SQL如何选择join策略 在了解join策略选择之前，首先看几个先决条件： 1. build table的选择 Hash Join的第一步就是根据两表之中较小的那一个构建哈希表...比如，对于join语句中指定不等值连接条件的下述SQL不会产生笛卡尔积: --在Spark SQL内部优化过程中针对join策略的选择，最终会通过SortMergeJoin进行处理。...那么，如何判断SQL是否产生了笛卡尔积就迎刃而解。 在利用Spark SQL执行SQL任务时，通过查看SQL的执行图来分析是否产生了笛卡尔积。如果产生笛卡尔积，则将任务杀死，进行任务优化避免笛卡尔积。
共享的Hive Metastore Hive Metastore（HMS）可与多个引擎（例如Impala和Spark）互操作，从而简化了引擎与用户数据访问之间的互操作。...Hive集成Spark 您可以使用Hive从Apache Spark应用程序查询数据，而无需解决方法。Hive Warehouse Connector支持从Spark读取和写入Hive表。...您几乎没有执行HMS或仅在云中进行HMS的配置。 Spark集成 在某些情况下，Spark和Hive表可以使用Hive Warehouse连接器进行互操作。...您可以使用Hive Warehouse连接器从Spark访问ACID和外部表。...您不需要Hive Warehouse Connector即可从Spark读取Hive外部表并从Spark写入Hive外部表。
增量拉取 {#hive-incr-pull} HiveIncrementalPuller允许通过HiveQL从大型事实/维表中增量提取更改， 结合了Hive（可靠地处理复杂的SQL查询）和增量原语的好处...以下是HiveIncrementalPuller的配置选项 | 配置 | 描述 | 默认值 | |hiveUrl| 要连接的Hive Server 2的URL | | |hiveUser| Hive Server...| | |extractSQLFile| 在源表上要执行的提取数据的SQL。提取的数据将是自特定时间点以来已更改的所有行。| | |sourceTable| 源表名称。在Hive环境属性中需要设置。...读优化表 {#spark-ro-view} 要使用SparkSQL将RO表读取为Hive表，只需按如下所示将路径过滤器推入sparkContext。...对于Hudi表，该方法保留了Spark内置的读取Parquet文件的优化功能，例如进行矢量化读取。
通过可视化界面可以直观发现某些任务中的异常情况，以及发现某些严重消耗资源的表或业务，及时通知相关负责人有针对性的分析处理和优化。...数据如何同步以及权限管理等 Hive库表元数据信息统计 这里对Hive库表统计信息主要是指：行数、文件数、所占HDFS存储大小、最后一次操作时间等。...本文主要介绍如何利用Hive和Spark进行对Hive库、分区表/非分区表相关指标的统计。...Hive和Spark对Hive库表元数据信息统计的主要区别 对Hive表元数据信息统计的SQL语法支持不同 如Spark支持对Hive分区表进行表级别的统计，但Hive需要指定到具体分区 对Hive表元数据信息统计在...Hive数据导入HBase引起数据膨胀引发的思考 Hive Join优化 如何有效恢复误删的HDFS文件 Spark存储Parquet数据到Hive，对map、array、struct字段类型的处理
（3）有一hive sql，怎么计算这个sql会产生多少个map数？ （4）怎么查看hive有什么自带函数？怎么查看函数的详细信息？ （5）Hive支持哪些基木数据类型？...：a,.b,c三个表内连接，连接字段都是key，怎样写连接语句？...（13）两大表连接，发生了数据倾斜，有几个reduce无法完成，怎么查找发生数据领斜的原因？应该怎样优化？ 语句：select t1....*,nvl(t2.x,1) from t1 left join t2 on t1.guid = t2.guid （15）如何用hive q！...” 真实面试案例（三） 1）技术部分 （1）我看你上面写了你会Spark，那你用Spark写一下刚刚那道题的代码，不能用Spark SQL （2）我看你上面有写到熟悉Hive原理和优化，你说一下怎么优化
该命令或查询首先进入到驱动模块，由驱动模块中的编译器进行解析编译，并由优化器对该操作进行优化计算，然后交给执行器去执行，执行器通常的任务是启动一个或多个MapReduce任务。...Shark的设计导致了两个问题： 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Spark是线程级并行，而MapReduce是进程级并行，因此，Spark在兼容Hive的实现上存在线程安全问题...Spark SQL作为Spark生态的一员继续发展，而不再受限于Hive，只是兼容Hive 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...Spark SQL执行计划生成和优化都由Catalyst（函数式关系查询优化框架）负责。...Spark SQL可以支持Parquet、JSON、Hive等数据源，并且可以通过JDBC连接外部数据源。
spark SQL经常需要访问Hive metastore，Spark SQL可以通过Hive metastore获取Hive表的元数据。...但是如果要像hive一样持久化文件与表的关系就要使用hive，当然可以不启动hive程序使用spark提供的HiveContext类即可。 ...* from default.person ") 5.使用sprk-sql命令启动shell模式 启动spark-sql时指定mysql连接驱动位置(启动spark-sql那么就和hive的操作一样，...select * from default.person limit 2 spark sql如何向元数据中添加数据？...因为元数据库中只是存放表对应数据在hdfs的地址，并没有存放表的数据信息,spark sql可以创建表，但是无法向表中添加数据比如insert语句。注意与把DF数据存储到数据库不是一个概念。
有了 Iceberg 的表结构，可以中间使用 Flink，或者 spark streaming，完成近实时的数据接入。...这样避免了多个 task 处理提交很多小文件的问题，且不需要额外的维护代码，只需在建表的时候指定属性 write.distribution-mode，该参数与其它引擎是通用的，比如 Spark 等。.../iceberg/warehouse 模式二：元数据共用 hive.metastore 在 spark-defaults.confspark.sql.catalog.hive_iceberg = org.apache.iceberg.spark.SparkCatalogspark.sql.catalog.hive_iceberg.type...spark.sql.catalog.iceberg.type = hive spark.sql.catalog.iceberg.uri = thrift://node182:9083 其中 spark.sql.catalog.iceberg.uri...此处连接的端口号从 hive-site.xml 中配置读取 hive.server2.thrift.port 25001<
Spark SQL核心—Catalyst查询编译器 Spark SQL的核心是一个叫做Catalyst的查询编译器，它将用户程序中的SQL/Dataset/DataFrame经过一系列操作，最终转化为Spark...优化过程也是通过一系列的规则来完成，常用的规则如谓词下推（Predicate Pushdown）、列裁剪（Column Pruning）、连接重排序（Join Reordering）等。...此外，Spark SQL中还有一个基于成本的优化器（Cost-based Optmizer），是由DLI内部开发并贡献给开源社区的重要组件。该优化器可以基于数据分布情况，自动生成最优的计划。...注意 spark sql 可以跨数据源进行join，例如hdfs与mysql里表内容join Spark SQL运行可以不用hive，只要你连接到hive的metastore就可以 2....textfile 如何创建外部表？ create external table… SparkSQL 四大特性 DataFrame与RDD的比较？
Spark SQL的一个重要特点就是能够统一处理关系表和RDD，使得开发人员可以轻松的使用SQL命令进行外部查询，同时进行更加复杂的数据分析。...Shark即Hive on Spark，本质上是通过Hive的HQL进行解析，把HQL翻译成Spark上对应的RDD操作，然后通过Hive的Metadata获取数据库里表的信息，实际为HDFS上的数据和文件...1）、解决的问题 Spark SQL 执行计划和优化交给优化器 Catalyst； 内建了一套简单的SQL解析器，可以不使用HQL； 还引入和 DataFrame 这样的DSL API，完全可以不依赖任何...第二、统一的数据访问 连接到任何数据源的方式相同。 第三、兼容Hive 支持Hive HQL的语法，兼容hive(元数据库、SQL语法、UDF、序列化、反序列化机制)。 ...第四、标准的数据连接 可以使用行业标准的JDBC或ODBC连接。
Hive hive.apache.org Hive 是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供完整的 sql 查询功能，可以将 sql 语句转换为 MapReduce...几点说明： 1）Spark SQL的应用并不局限于SQL； 2）访问hive、json、parquet等文件的数据； 3）SQL只是Spark SQL的一个功能而已； 4）Spark SQL这个名字起的并不恰当...1）典型的我们可以使用hive，你hive过来就是一个SQL语句，SQL语句就是一个字符串，那么这个字符串如何才能够被Catalyst进行解析呢，或者说如何将一个SQL语句翻译成spark的作业呢，他要经过解析的...Presto和Spark SQL有很大的相似性，这是它区别于Hive的最根本的区别。...4.多核并行处理 5.在多个服务器上分布式处理 6.SQL支持 7.向量化引擎 8.实时数据更新 9.索引 10.支持在线查询 11.支持近似计算 12.数据复制和对数据完整性的支持。
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