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标题: 揭秘大数据处理利器：Spark SQL的全流程解析鸟瞰 [打印本页]

作者: 美食家大橙子 时间: 2024-9-2 06:09
标题: 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

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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