spark的执行计划

Spark的执行计划是指Spark在执行一段代码或查询时，生成的一系列操作步骤的逻辑计划。这个逻辑计划描述了如何对输入数据进行转换和操作，以便得到最终的结果。

在Spark中，执行计划通常以DAG（有向无环图）的形式表示。每个节点代表一个操作或转换，边表示数据的流动。Spark会根据用户的代码或查询生成这个DAG，然后进行优化和执行。

Spark的执行计划主要有两个阶段：逻辑计划和物理计划。

逻辑计划是用户提交的代码或查询经过解析和语法分析后得到的抽象语法树（AST）。逻辑计划描述了数据的转换和操作，但不包含具体的执行细节和数据来源。

物理计划是在逻辑计划的基础上进行优化和转换得到的具体执行计划。物理计划考虑了数据分区、数据存储格式、执行引擎等因素，以便更高效地执行代码或查询。

Spark的执行计划可以通过调用`explain()`方法来查看，它会打印出逻辑计划和物理计划的详细信息，包括每个操作的类型、输入输出等。通过分析执行计划，我们可以了解代码或查询的执行过程，以及可能存在的性能瓶颈和优化空间。

相关问题

spark执行计划怎么读

Spark执行计划可以通过`explain()`方法来查看，执行计划分为四个部分：Parsed Logical Plan、Analyzed Logical Plan、Optimized Logical Plan和Physical Plan。下面是对每个部分的简要介绍：

1. Parsed Logical Plan：将SQL语句解析成逻辑计划，包括语法检查、表达式解析等。
2. Analyzed Logical Plan：在Parsed Logical Plan的基础上，进行语义分析，包括表和列的解析、类型检查等。
3. Optimized Logical Plan：在Analyzed Logical Plan的基础上，进行逻辑优化，包括常量折叠、谓词下推等。
4. Physical Plan：在Optimized Logical Plan的基础上，生成物理计划，包括数据分区、Shuffle等。

下面是一个示例代码，展示如何使用`explain()`方法查看执行计划：

from pyspark.sql import SparkSession

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("example").getOrCreate()

# 读取数据
df = spark.read.csv("data.csv", header=True, inferSchema=True)

# 执行SQL查询并查看执行计划
df.createOrReplaceTempView("data")
spark.sql("SELECT COUNT(*) FROM data WHERE age > 18").explain()

执行上述代码后，可以看到输出的执行计划，按照上述四个部分依次展示。通过阅读执行计划，可以了解Spark SQL的执行过程，优化查询性能。

spark 的执行计划

在 Spark 中，执行计划是指一系列的逻辑和物理转换，将 Spark 代码转换为可以在集群上执行的任务。Spark 在执行计划中使用了许多优化技术，包括投影和过滤操作的下推、左外连接的优化、广播变量的优化等等。Spark 的执行计划主要分为以下两个阶段：

1. 逻辑执行计划：Spark 将用户代码转换为一系列的逻辑操作，这些操作构成了逻辑执行计划。逻辑执行计划是基于 RDD 抽象的，它描述了 RDD 之间的依赖关系和转换操作。

2. 物理执行计划：Spark 将逻辑执行计划转换为一系列的物理操作，这些操作构成了物理执行计划。物理执行计划是基于具体的执行引擎的，它描述了如何将逻辑操作映射到实际的节点和任务上。

在执行计划的生成过程中，Spark 使用了许多优化技术，包括：

1. 延迟计算：Spark 采用了延迟计算的策略，即只有在需要计算结果时才会触发计算操作。这种策略可以避免不必要的计算，提高计算效率。

2. 任务划分：Spark 将大的数据集划分成小的分区，每个分区分配一个任务进行处理。这种策略可以实现并行计算，提高计算效率。

3. 数据共享：Spark 可以使用广播变量和累加器等机制实现数据共享，避免重复计算，提高计算效率。

4. 优化器：Spark 使用了一个优化器来对执行计划进行优化，包括选择最优的执行计划、下推操作等。

5. 缓存机制：Spark 可以使用缓存机制来避免重复计算，提高计算效率。

总之，Spark 的执行计划是一个非常重要的概念，它决定了 Spark 代码在集群上的执行方式和效率。Spark 的执行计划采用了许多优化技术，可以帮助用户快速、高效地处理大规模数据集。