sparksql环境搭建

时间: 2023-12-21 07:32:17 浏览: 104

SparkSql技术

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目录一：为什么sparkSQL？ 3 1.1：sparkSQL的发展历程 3 1.1.1：hive and shark 3 1.1.2：Shark和sparkSQL 4 1.2：sparkSQL的性能 5 1.2.1：内存列存储（In-Memory Columnar Storage） 6 1.2.2：字节码生成技术（bytecode generation，即CG） 6 1.2.3：scala代码优化 7 二：sparkSQL运行架构 8 2.1：Tree和Rule 9 2.1.1：Tree 10 2.1.2：Rule 10 2.2：sqlContext的运行过程 12 2.3：hiveContext的运行过程 14 2.4：catalyst优化器 16 三：sparkSQL组件之解析 17 3.1：LogicalPlan 18 3.2：SqlParser 20 3.1.1：解析过程 20 3.1.2：SqlParser 22 3.1.3：SqlLexical 25 3.1.4：query 26 3.3：Analyzer 26 3.4：Optimizer 28 3.5：SpankPlan 30 四：深入了解sparkSQL运行计划 30 4.1：hive/console安装 30 4.1.1：安装hive/cosole 30 4.1.2：hive/console原理 31 4.2：常用操作 32 4.2.1 查看查询的schema 32 4.2.2 查看查询的整个运行计划 33 4.2.3 查看查询的Unresolved LogicalPlan 33 4.2.4 查看查询的analyzed LogicalPlan 33 4.2.5 查看优化后的LogicalPlan 33 4.2.6 查看物理计划 33 4.2.7 查看RDD的转换过程 33 4.2.8 更多的操作 34 4.3：不同数据源的运行计划 34 4.3.1 json文件 34 4.3.2 parquet文件 35 4.3.3 hive数据 36 4.4：不同查询的运行计划 36 4.4.1 聚合查询 36 4.4.2 join操作 37 4.4.3 Distinct操作 37 4.5：查询的优化 38 4.5.1 CombineFilters 38 4.5.2 PushPredicateThroughProject 39 4.5.3 ConstantFolding 39 4.5.4 自定义优化 39 五：测试环境之搭建 40 5.1：虚拟集群的搭建（hadoop1、hadoop2、hadoop3） 41 5.1.1：hadoop2.2.0集群搭建 41 5.1.2：MySQL的安装 41 5.1.3：hive的安装 41 5.1.4：Spark1.1.0 Standalone集群搭建 42 5.2：客户端的搭建 42 5.3：文件数据准备工作 42 5.4：hive数据准备工作 43 六：sparkSQL之基础应用 43 6.1：sqlContext基础应用 44 6.1.1：RDD 44 6.1.2：parquet文件 46 6.1.3：json文件 46 6.2：hiveContext基础应用 47 6.3：混合使用 49 6.4：缓存之使用 50 6.5：DSL之使用 51 6.6：Tips 51 七：ThriftServer和CLI 51 7.1：令人惊讶的CLI 51 7.1.1 CLI配置 52 7.1.2 CLI命令参数 52 7.1.3 CLI使用 53 7.2：ThriftServer 53 7.2.1 ThriftServer配置 53 7.2.2 ThriftServer命令参数 54 7.2.3 ThriftServer使用 54 7.3：小结 56 八：sparkSQL之综合应用 57 8.1：店铺分类 57 8.2：PageRank 59 8.3：小结 61 九：sparkSQL之调优 61 9.1：并行性 62 9.2：高效的数据格式 62 9.3：内存的使用 63 9.4：合适的Task 64 9.5：其他的一些建议 64 十：总结 64 ### SparkSQL技术详解 #### 一、为什么选择SparkSQL？ ##### 1.1 SparkSQL的发展历程 **1.1.1 Hive与Shark** 在大数据处理领域，Hadoop的出现标志着分布式计算的一个新阶段。然而，传统的MapReduce编程模型对于没有深入理解分布式计算原理的用户来说，存在一定的学习门槛。为了简化大数据的处理流程，让更多的开发者能够快速上手，Apache Hive应运而生。Hive提供了一种SQL-like语言——HiveQL，允许用户以类SQL的方式处理存储在Hadoop文件系统中的大规模数据集。尽管Hive极大地降低了使用门槛，但由于其基于MapReduce的工作方式，导致每次查询都需要经历一系列复杂的步骤，包括任务调度、任务启动等，这些都会带来较高的延迟。为了解决这个问题，Shark作为一个基于Spark的Hive替代方案被提出。Shark通过利用Spark的强大功能，如内存计算、高效的任务调度等特性，显著提高了查询性能。相比于Hive，Shark通过改进内存管理和执行引擎，实现了更快的查询速度。不过，Shark仍然依赖于Hive的部分组件，这限制了它的发展空间。 **1.1.2 Shark到SparkSQL的演变** 随着Spark社区的发展壮大和技术的进步，Spark团队决定推出一个全新的SQL处理框架——SparkSQL，以取代Shark。SparkSQL不仅继承了Shark的优点，如内存列存储(In-Memory Columnar Storage)和Hive兼容性，还克服了Shark的一些局限性，例如对Hive组件的高度依赖。 - **数据兼容性**：SparkSQL支持多种数据源，包括Hive表、RDD、Parquet文件、JSON文件等。未来版本还将支持RDBMS数据和NoSQL数据库（如Cassandra）的数据接入。 - **性能优化**：除了内存列存储和字节码生成(Bytecode Generation)等技术，SparkSQL还将引入成本模型(Cost Model)等高级优化策略，以实现动态评估和生成最优的物理执行计划。 - **组件扩展性**：SparkSQL允许用户自定义SQL解析器、分析器和优化器，这极大地提高了系统的灵活性和可扩展性。通过这种方式，SparkSQL不仅提供了一个更加灵活、高性能的数据处理框架，也为Spark生态系统中的其他组件提供了更好的集成和支持。 ##### 1.2 SparkSQL的性能特点 **1.2.1 内存列存储** 内存列存储是一种高效的数据存储方式，它将数据按照列的形式存储在内存中，而不是按照传统的行形式。这种方式有利于提高数据访问速度，因为可以只加载需要的列数据，减少不必要的I/O操作。 **1.2.2 字节码生成技术** 字节码生成技术是指将SQL查询转换为高效的字节码执行流的过程。这种技术可以显著提高复杂表达式的执行速度，因为它减少了解释器的开销，并允许进行低级的优化。 **1.2.3 Scala代码优化** Scala作为一种高性能的编程语言，在Spark中被广泛使用。SparkSQL通过对Scala代码进行优化，进一步提高了执行效率，包括但不限于代码重构、类型推断等手段。 #### 二、SparkSQL的运行架构 **2.1 Tree和Rule** - **Tree**：在SparkSQL中，Tree用于表示查询计划的抽象结构。它可以帮助解析SQL查询并构建执行计划。 - **Rule**：规则用于定义如何对Tree进行转换或优化。这些规则可以应用于逻辑计划或物理计划的不同阶段。 **2.2 SQLContext的运行过程** SQLContext是SparkSQL的核心入口之一，它提供了多种方法来创建DataFrame和执行SQL查询。SQLContext的主要职责包括： - 解析SQL查询 - 创建逻辑计划 - 优化逻辑计划 - 生成物理执行计划 - 执行查询 **2.3 HiveContext的运行过程** HiveContext是SQLContext的一个子类，专门用于处理Hive兼容的查询。它的运行过程与SQLContext类似，但还包含了Hive元数据服务的交互，以便支持Hive表的读写操作。 **2.4 Catalyst优化器** Catalyst是SparkSQL的核心优化器，它负责将逻辑计划转换为最优的物理执行计划。Catalyst通过一系列的规则应用来优化查询计划，确保查询以最有效的方式执行。 #### 三、SparkSQL组件解析 **3.1 LogicalPlan** LogicalPlan代表了SQL查询的逻辑结构，它是由SQL解析器生成的。这个计划是无状态的，并且不包含任何执行细节。 **3.2 SqlParser** SqlParser负责将SQL字符串解析成Abstract Syntax Tree (AST)。这个AST随后会被转换为LogicalPlan。 **3.3 Analyzer** Analyzer组件负责对逻辑计划进行语义分析，确保查询的有效性和一致性。它会检查逻辑计划中的表和列是否存在，以及数据类型是否匹配等。 **3.4 Optimizer** Optimizer是Catalyst优化器的一部分，负责对逻辑计划进行优化。优化器可以通过重写查询计划、合并过滤条件等方式提高查询性能。 **3.5 SparkPlan** SparkPlan是物理执行计划的表示形式，它是经过优化器优化后的逻辑计划的具体实现。SparkPlan包含了实际的执行逻辑和操作符。 #### 四、深入了解SparkSQL运行计划本节深入探讨了SparkSQL如何生成和优化运行计划，以及如何查看不同阶段的计划。 **4.1 安装hive/console** - **安装hive/console**：介绍了如何安装Hive控制台，以便用户可以执行SQL查询并查看执行计划。 - **hive/console原理**：概述了Hive控制台的工作原理及其与SparkSQL之间的交互。 **4.2 常用操作** - **查看查询的schema**：展示如何查看查询结果的schema信息。 - **查看查询的整个运行计划**：展示了如何查看查询的完整执行计划。 - **查看查询的Unresolved LogicalPlan**：展示了如何查看未解析的逻辑计划。 - **查看查询的analyzed LogicalPlan**：展示了如何查看已解析的逻辑计划。 - **查看优化后的LogicalPlan**：展示了如何查看经过优化的逻辑计划。 - **查看物理计划**：展示了如何查看物理执行计划。 - **查看RDD的转换过程**：展示了如何查看RDD转换的整个过程。 **4.3 不同数据源的运行计划** - **json文件**：介绍了如何处理JSON文件数据的查询计划。 - **parquet文件**：介绍了如何处理Parquet文件数据的查询计划。 - **hive数据**：介绍了如何处理Hive表数据的查询计划。 **4.4 不同查询的运行计划** - **聚合查询**：展示了聚合查询的执行计划。 - **join操作**：展示了join操作的执行计划。 - **Distinct操作**：展示了distinct操作的执行计划。 **4.5 查询的优化** - **CombineFilters**：介绍了一种合并过滤器的优化策略。 - **PushPredicateThroughProject**：介绍了一种将过滤条件向下推的优化策略。 - **ConstantFolding**：介绍了一种常量折叠的优化策略。 - **自定义优化**：介绍了如何自定义优化规则以适应特定的应用场景。 #### 五、测试环境搭建这一节详细介绍了如何搭建SparkSQL的测试环境，包括虚拟集群的搭建、客户端的配置以及测试数据的准备。 **5.1 虚拟集群的搭建** - **hadoop2.2.0集群搭建**：提供了搭建Hadoop 2.2.0集群的步骤。 - **MySQL的安装**：提供了安装MySQL数据库的方法。 - **hive的安装**：提供了安装Hive的方法。 - **Spark1.1.0 Standalone集群搭建**：提供了搭建Spark 1.1.0 Standalone集群的步骤。 **5.2 客户端的搭建** - 描述了如何搭建SparkSQL的客户端环境。 **5.3 文件数据准备工作** - 指导如何准备测试所需的文件数据。 **5.4 Hive数据准备工作** - 指导如何准备Hive表数据。 #### 六、SparkSQL的基础应用这一部分介绍了如何使用SQLContext和HiveContext进行基本的操作，包括如何从不同的数据源创建DataFrame、执行简单的SQL查询等。 **6.1 sqlContext基础应用** - **RDD**：展示了如何从RDD创建DataFrame。 - **parquet文件**：展示了如何从Parquet文件创建DataFrame。 - **json文件**：展示了如何从JSON文件创建DataFrame。 **6.2 hiveContext基础应用** - 展示了如何使用HiveContext来执行Hive兼容的查询。 **6.3 混合使用** - 展示了如何混合使用SQLContext和HiveContext。 **6.4 缓存之使用** - 介绍了如何使用缓存来加速多次执行相同的查询。 **6.5 DSL之使用** - 介绍了如何使用DataFrame API (Dataset API)来执行查询。 **6.6 Tips** - 提供了一些实用的技巧和建议。 #### 七、ThriftServer和CLI 这一部分介绍了如何使用ThriftServer和CLI工具来访问SparkSQL数据。 **7.1 CLI** - **CLI配置**：指导如何配置CLI工具。 - **CLI命令参数**：列举了CLI可用的命令参数。 - **CLI使用**：指导如何使用CLI工具。 **7.2 ThriftServer** - **ThriftServer配置**：指导如何配置ThriftServer。 - **ThriftServer命令参数**：列举了ThriftServer可用的命令参数。 - **ThriftServer使用**：指导如何使用ThriftServer。 **7.3 小结** - 对ThriftServer和CLI的使用进行了总结。 #### 八、SparkSQL的综合应用这一部分展示了如何将SparkSQL与其他Spark组件（如MLlib、GraphX）结合使用。 **8.1 店铺分类** - 通过一个具体的案例，展示了如何使用SparkSQL进行店铺分类。 **8.2 PageRank** - 通过一个具体的案例，展示了如何使用SparkSQL和GraphX实现PageRank算法。 **8.3 小结** - 对综合应用进行了总结。 #### 九、SparkSQL的调优这一节提供了关于如何优化SparkSQL性能的一些建议。 **9.1 并行性** - 讨论了如何调整并行度以提高查询性能。 **9.2 高效的数据格式** - 强调了使用高效的数据格式（如Parquet）的重要性。 **9.3 内存的使用** - 提供了如何合理分配内存资源的建议。 **9.4 合适的Task** - 探讨了如何设置合理的Task数量。 **9.5 其他的一些建议** - 提供了其他一些建议，如压缩策略的选择、序列化器的选择等。 #### 十、总结 - 对全文进行了总结，强调了SparkSQL的重要性和应用价值。通过以上内容的详细介绍，我们可以看出SparkSQL不仅提供了一个强大的SQL查询引擎，而且其丰富的功能和高度的可扩展性使其成为大数据处理领域不可或缺的一部分。无论是对于数据科学家、开发人员还是系统架构师来说，掌握SparkSQL都是十分必要的。

根据提供的引用内容，以下是搭建Spark SQL环境的步骤： 1. 下载软件包：首先，你需要下载Spark软件包。你可以从官方网站上下载最新版本的Spark。 2. 配置Hadoop环境：在搭建Spark SQL环境之前，你需要先配置好Hadoop环境。你可以按照Hadoop的官方文档进行配置。 3. 安装Hive：Spark SQL可以与Hive集成，因此你需要安装Hive。你可以按照Hive的官方文档进行安装。 4. 搭建Spark环境：接下来，你需要搭建Spark环境。你可以按照Spark的官方文档进行搭建。 5. 配置Maven环境：如果你需要使用Maven来构建Spark项目，你需要配置Maven环境。你可以按照Maven的官方文档进行配置。 6. 编译Python Linux版本：如果你需要在Linux上使用Python编写Spark程序，你需要编译Python Linux版本。你可以按照Spark的官方文档进行编译。 7. 使用Spark源码安装：如果你想使用Spark的源码进行安装，你可以按照Spark的官方文档进行操作。请注意，以上步骤仅为搭建Spark SQL环境的一般步骤，具体步骤可能因环境和需求而有所不同。建议你参考官方文档以获得更详细的指导。

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