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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