【Spark SQL 源码分析系列文章】

从决定写Spark SQL源码分析的文章,到现在一个月的时间里,陆陆续续差不多快完成了,这里也做一个整合和索引,方便大家阅读,这里给出阅读顺序 :)

第一篇 Spark SQL源码分析之核心流程

第二篇 Spark SQL Catalyst源码分析之SqlParser

第三篇 Spark SQL Catalyst源码分析之Analyzer

第四篇 Spark SQL Catalyst源码分析之TreeNode Library

第五篇 Spark SQL Catalyst源码分析之Optimizer

第六篇 Spark SQL Catalyst源码分析之Physical Plan

第七篇 Spark SQL 源码分析之Physical Plan 到 RDD的具体实现

第八篇   Spark SQL Catalyst源码分析之UDF

第九篇   Spark SQL 源码分析之 In-Memory Columnar Storage源码分析之 cache table

第十篇   Spark SQL 源码分析之 In-Memory Columnar Storage源码分析之 query

第十一篇  Spark SQL 源码分析之 External DataSource外部数据源

阅读源码是学习框架的好习惯,助于提高个人水平,不过最重要的是总结 :)

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时间: 2024-07-30 16:46:08

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Spark SQL 源码分析系列文章

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Spark SQL 源码分析之 In-Memory Columnar Storage 之 cache table

/** Spark SQL源码分析系列文章*/ Spark SQL 可以将数据缓存到内存中,我们可以见到的通过调用cache table tableName即可将一张表缓存到内存中,来极大的提高查询效率. 这就涉及到内存中的数据的存储形式,我们知道基于关系型的数据可以存储为基于行存储结构 或 者基于列存储结构,或者基于行和列的混合存储,即Row Based Storage.Column Based Storage. PAX Storage. Spark SQL 的内存数据是如何组织的? Spar

Spark SQL 源码分析之 In-Memory Columnar Storage 之 in-memory query

/** Spark SQL源码分析系列文章*/ 前面讲到了Spark SQL In-Memory Columnar Storage的存储结构是基于列存储的. 那么基于以上存储结构,我们查询cache在jvm内的数据又是如何查询的,本文将揭示查询In-Memory Data的方式. 一.引子 本例使用hive console里查询cache后的src表. select value from src 当我们将src表cache到了内存后,再次查询src,可以通过analyzed执行计划来观察内部调用

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第十一篇:Spark SQL 源码分析之 External DataSource外部数据源

上周Spark1.2刚发布,周末在家没事,把这个特性给了解一下,顺便分析下源码,看一看这个特性是如何设计及实现的. /** Spark SQL源码分析系列文章*/ (Ps: External DataSource使用篇地址:Spark SQL之External DataSource外部数据源(一)示例 http://blog.csdn.net/oopsoom/article/details/42061077) 一.Sources包核心 Spark SQL在Spark1.2中提供了External

第十篇:Spark SQL 源码分析之 In-Memory Columnar Storage源码分析之 query

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第九篇:Spark SQL 源码分析之 In-Memory Columnar Storage源码分析之 cache table

/** Spark SQL源码分析系列文章*/ Spark SQL 可以将数据缓存到内存中,我们可以见到的通过调用cache table tableName即可将一张表缓存到内存中,来极大的提高查询效率. 这就涉及到内存中的数据的存储形式,我们知道基于关系型的数据可以存储为基于行存储结构 或 者基于列存储结构,或者基于行和列的混合存储,即Row Based Storage.Column Based Storage. PAX Storage. Spark SQL 的内存数据是如何组织的? Spar

第七篇:Spark SQL 源码分析之Physical Plan 到 RDD的具体实现

/** Spark SQL源码分析系列文章*/ 接上一篇文章Spark SQL Catalyst源码分析之Physical Plan,本文将介绍Physical Plan的toRDD的具体实现细节: 我们都知道一段sql,真正的执行是当你调用它的collect()方法才会执行Spark Job,最后计算得到RDD. [java] view plain copy lazy val toRdd: RDD[Row] = executedPlan.execute() Spark Plan基本包含4种操作

Spark SQL源码分析之核心流程

自从去年Spark Submit 2013 Michael Armbrust分享了他的Catalyst,到至今1年多了,Spark SQL的贡献者从几人到了几十人,而且发展速度异常迅猛,究其原因,个人认为有以下2点: 1.整合:将SQL类型的查询语言整合到 Spark 的核心RDD概念里.这样可以应用于多种任务,流处理,批处理,包括机器学习里都可以引入Sql. 2.效率:因为Shark受到hive的编程模型限制,无法再继续优化来适应Spark模型里. 前一段时间测试过Shark,并且对Spark