sparksql执行顺序
时间: 2023-09-26 10:14:48 浏览: 49
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。
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执行流程
Spark SQL 执行流程大致分为以下几个步骤:
1. 解析:Spark SQL 首先会对用户输入的 SQL 查询语句进行解析。这一步骤将查询语句转换成逻辑执行计划(logical plan),该计划使用 Spark SQL 的内部数据结构表示。
2. 优化:在优化阶段,Spark SQL 会对逻辑执行计划进行一系列的优化操作。这些优化包括查询重写、谓词下推、投影消除等。优化的目标是通过改变逻辑执行计划来提高查询性能。
3. 物理计划生成:在物理计划生成阶段,Spark SQL 会根据优化后的逻辑执行计划生成一个物理执行计划(physical plan)。物理计划是一个根据具体执行引擎特性而生成的、可执行的计划。
4. 数据准备:在执行之前,Spark SQL 会根据物理计划中的操作进行数据准备工作。这可能包括数据加载、分布式数据分片等操作。
5. 执行:一旦数据准备完成,Spark SQL 就会开始执行物理计划。执行过程中,数据会被传递和处理,最终得到查询结果。
6. 结果返回:当查询执行完成后,Spark SQL 会将结果返回给用户。结果可以以不同的形式返回,如 DataFrame、Dataset、RDD 等。
需要注意的是,Spark SQL 的执行流程是基于分布式计算引擎的,并且可以利用集群中的多台计算节点来加速查询执行。