sparkUI的sql流程图 duration
时间: 2023-09-14 21:08:27 浏览: 53
对于Spark的SQL流程图,其持续时间(duration)是指SQL查询的执行时间,即从开始执行SQL查询到查询完成所经过的时间。这个持续时间可以用来衡量查询的性能和效率。一般情况下,持续时间越短,查询执行速度越快,性能越好。在Spark的SQL流程图中,可以通过观察每个阶段的持续时间来分析查询的瓶颈所在,进而优化查询的性能。
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spark sql知识点和执行流程图
Spark SQL是Spark中的一个模块,用于处理结构化数据。它支持SQL查询和DataFrame API,可以与Hive集成,支持多种数据源,如HDFS、Hive、JSON、Parquet等。
Spark SQL的执行流程图如下:
1. 首先,Spark SQL会将SQL语句解析成逻辑计划(Logical Plan)。
2. 接着,Spark SQL会将逻辑计划转换成物理计划(Physical Plan),并进行优化。
3. 然后,Spark SQL会将物理计划转换成RDD操作,提交给Spark Core执行。
4. 最后,Spark SQL会将RDD操作的结果转换成DataFrame或Dataset,返回给用户。
在执行过程中,Spark SQL还会使用Catalyst优化器对逻辑计划和物理计划进行优化,以提高查询性能。
简述spark SQL的流程
Spark SQL的流程如下:
1. 用户编写SQL语句或DataFrame/DataSet API代码。
2. Spark SQL将SQL语句或DataFrame/DataSet API代码解析成逻辑执行计划(Logical Plan)。
3. Spark SQL对逻辑执行计划进行优化,生成优化后的逻辑执行计划(Optimized Logical Plan)。
4. Spark SQL将优化后的逻辑执行计划转换成物理执行计划(Physical Plan)。
5. Spark SQL根据物理执行计划生成任务(Tasks)并将它们发送到集群中的节点上进行执行。
6. 执行完毕后,Spark SQL将结果返回给用户。
总的来说,Spark SQL的流程包括输入SQL语句或DataFrame/DataSet API代码、解析、优化、转换成物理执行计划、生成任务并执行、输出结果。