SparkSQL的执行计划怎么看

时间: 2023-09-04 08:15:30 浏览: 232
SparkSQL的执行计划可以通过使用`explain`命令来查看。`explain`命令可以将SQL语句的执行计划输出到控制台。执行计划包括物理计划和逻辑计划两部分。 物理计划是最终执行的计划,它描述了Spark在集群上运行的实际操作,包括如何分区、如何聚合、如何排序等。逻辑计划是SQL语句经过解析后的逻辑执行计划,它描述了SQL语句的执行顺序和数据处理方式,但不包含具体的物理实现。 以下是查看执行计划的示例: ```scala val df = spark.sql("SELECT name, age FROM people WHERE age > 20") df.explain() ``` 执行结果如下所示: ``` == Physical Plan == *(1) Project [name#0, age#1] +- *(1) Filter (isnotnull(age#1) AND (age#1 > 20)) +- *(1) Scan parquet default.people[name#0,age#1] ``` 可以看到,该执行计划包括以下几个部分: 1. `Scan`:从磁盘读取数据。 2. `Filter`:过滤符合条件的数据。 3. `Project`:只保留需要的列。 4. `parquet`:使用parquet格式读取数据。 通过查看执行计划,可以帮助我们理解SparkSQL的执行过程,优化SQL语句的性能。
相关问题

sparksql执行计划

Spark SQL执行计划是指Spark SQL在执行查询时生成的逻辑和物理执行计划。它描述了Spark SQL如何执行查询并获取结果。 Spark SQL执行计划分为两个阶段:逻辑执行计划和物理执行计划。 逻辑执行计划是指Spark SQL将用户提交的SQL语句转换为逻辑操作的计划。它是一个抽象的、与具体执行引擎无关的计划,描述了查询的逻辑结构和操作顺序。逻辑执行计划通常以树状结构表示,每个节点代表一个操作,例如选择、投影、连接等。逻辑执行计划的生成过程主要包括语法解析、语义分析和逻辑优化等步骤。 物理执行计划是指Spark SQL将逻辑执行计划转换为具体的物理操作的计划。它考虑了底层执行引擎的特性和资源约束,选择最优的物理操作算法和执行策略。物理执行计划通常以有向无环图(DAG)的形式表示,每个节点代表一个物理操作,例如扫描、聚合、排序等。物理执行计划的生成过程主要包括物理优化和代码生成等步骤。 在Spark SQL中,可以通过调用explain方法来查看查询的执行计划。explain方法会打印出逻辑执行计划和物理执行计划的详细信息,包括每个操作的类型、输入输出关系、执行顺序等。通过分析执行计划,可以了解查询的执行过程和性能瓶颈,从而进行性能调优和优化。

sparksql的执行计划

Spark SQL是基于Spark引擎的分布式数据处理引擎,能够实现对结构化和半结构化数据进行查询、分析等操作。执行计划(Execution Plan)是Spark SQL中查询优化器生成的针对用户SQL查询的计划,它描述了如何执行该SQL查询并将其转化为一系列的物理执行阶段。 执行计划主要分为逻辑执行计划和物理执行计划两个部分。逻辑执行计划描述了SQL查询的逻辑流程,包括如何进行表之间的关联、过滤和聚合等操作;物理执行计划则描述了如何将逻辑执行计划转换为实际的物理执行计划,包括如何选择具体的执行算子和分区策略等。 Spark SQL的执行计划通常会采用树状结构表示,其中根节点表示最终的输出结果,叶子节点表示最初的输入数据源,中间节点则表示各种数据转换操作。每个节点都会包含一些元数据信息,如输入、输出列的名称、数据类型等。在Spark SQL中,可以通过使用EXPLAIN关键字来获取执行计划,例如: ``` EXPLAIN SELECT * FROM table1 JOIN table2 ON table1.key = table2.key WHERE table1.value > 10 ``` 相关问题: 1. Spark SQL中如何进行查询优化? 2. Spark SQL中如何选择具体的执行算子? 3. Spark SQL中如何选择分区策略?
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