揭秘大数据处理利器：Spark SQL的全流程解析鸟瞰
目录Spark SQL 的总体工作过程
1. 数据输入
2. DataFrame 和 Dataset
3. 查询解析
4. 逻辑计划优化
5. 物理计划生成
6. 代码生成
7. 实行
8. 结果返回
9. UI 和监控
知识深入
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Spark SQL 是 Apache Spark 的一个模块，它提供了处理结构化和半结构化数据的能力。通过 Spark SQL，用户可以使用 SQL 语言或 DataFrame API 来实行数据查询和分析。这个模块允许开辟者将 SQL 查询与 Spark 的数据处理能力结合起来，实现高效、优化的数据处理。下面是 Spark SQL 的总体工作过程：
Spark SQL 的总体工作过程
1. 数据输入
Spark SQL 可以从各种数据源读取数据，包括但不限于：
[*]文件体系（如 HDFS, S3等）
[*]数据库（如 Hive, HBase, JDBC等）
[*]其他数据格式（如 JSON, Pa
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