spark sql执行顺序

Spark SQL执行顺序如下：

1. 解析（Parsing）：将SQL语句解析为抽象语法树（AST）。

2. 重写（Rewriting）：对AST进行一些优化，如常量折叠、条件下推等。

3. 分析（Analysis）：检查AST是否符合语法规范，并将其转换为逻辑计划（Logical Plan）。

4. 优化（Optimization）：对逻辑计划进行一些优化，如列裁剪、谓词下推等。

5. 物化（Physical Planning）：将逻辑计划转换为物理计划（Physical Plan），并确定执行计划的方式，如join的方式等。

6. 执行（Execution）：执行物理计划，生成结果。

其中，第1、2、3、4步称为查询编译（Query Compilation），第5、6步称为查询执行（Query Execution）。

相关问题

spark sql的执行顺序是什么样的

Spark SQL 的执行顺序通常分为以下几步：

1. 解析 SQL 语句：Spark SQL 会先将 SQL 语句解析成内部的表达式树，以便对其进行更好的优化。

2. 优化表达式树：在解析后，Spark SQL 会执行一系列优化步骤来尽量减少数据的传输和计算。这些步骤包括谓词下推、排序合并、等价类合并等。

3. 生成物理计划：在表达式树被优化后，Spark SQL 会将其转换为物理计划，这个计划描述了如何在集群上执行查询。

4. 执行物理计划：最后，Spark SQL 会执行物理计划，将结果返回给用户。

注意，在执行过程中，Spark SQL 会根据实际情况动态地调整执行计划，以提高查询的性能。

spark sql优化

Spark SQL 优化主要包括逻辑优化、物理优化以及执行优化等方面。首先，在逻辑优化方面，可以使用谓词下推、投影消除以及JOIN重排等技术来降低数据的处理量。通过谓词下推，可以将过滤条件下推到数据源，减少不必要的数据读取；通过投影消除，可以消除不必要的列读取，进一步减少数据处理量；通过JOIN重排，可以改变JOIN的顺序，使之能够更高效地执行。

其次，在物理优化方面，可以通过数据倾斜处理、分区表以及压缩等技术来提高性能。通过数据倾斜处理，可以解决某些数据分布不均衡的情况，提高任务的并行度；通过分区表，可以将数据按照某个字段进行划分，提高查询的效率；通过压缩，可以减少数据的存储空间，从而减少IO开销。

最后，在执行优化方面，可以通过内存管理、并行执行以及向量化等技术来提高执行效率。通过合理管理内存，避免OOM等问题，提高任务的稳定性；通过并行执行，将多个任务并行执行，加快任务的完成速度；通过向量化，将一批数据作为一个向量进行计算，提高计算的效率。

总结来说，Spark SQL 优化主要包括逻辑优化、物理优化以及执行优化等方面的技术手段，通过合理应用这些技术，可以提高Spark SQL 的执行效率，减少数据处理量，提高查询性能，从而更高效地完成数据处理任务。