SparkSQL的执行计划怎么看
时间: 2023-09-04 16:15:30 浏览: 61
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执行顺序
SparkSQL的执行顺序可以大致分为以下几个步骤:
1. 解析:将用户输入的SQL语句解析成语法树。
2. 逻辑优化:对语法树进行优化,如常量表达式计算、条件下推等。
3. 物理优化:将逻辑执行计划转化为物理执行计划,如选择合适的Join算法、选择合适的分区方式等。
4. 执行:执行物理执行计划,从数据源中读取数据,执行计算任务。
5. 输出:将计算结果输出给用户或存储到数据源中。
其中,步骤1和2都是在Driver端完成的,步骤3、4和5是在Executor端完成的。SparkSQL的执行流程与Spark的RDD执行流程类似,都是采用DAG(Directed Acyclic Graph,有向无环图)来描述执行计划,但SparkSQL的DAG是以逻辑计划的形式存在的,而Spark的DAG是以物理计划的形式存在的。