sparksql去重底层原理
时间: 2023-09-24 14:08:08 浏览: 223
SparkSQL的去重底层原理主要是基于Spark的哈希分区机制实现的。SparkSQL在进行去重时,会将数据集按照指定的列进行哈希分区,并将相同哈希值的数据分配到同一个分区中。
在每个分区内,SparkSQL会使用基于哈希表的算法进行去重,即将数据集中的每一行都映射成一个唯一的哈希值,并将哈希值插入到哈希表中。如果哈希表中已经存在相同的哈希值,则说明该行数据已经存在,可以直接跳过;否则,将该行数据插入到哈希表中,并输出到结果集中。
最后,SparkSQL会将各个分区的结果集进行合并,并再次进行去重操作,确保最终的结果集中不包含任何重复的数据。
相关问题
sparksql全局排序的底层原理
Spark SQL 全局排序的底层原理是利用 Spark 的分布式计算能力,在集群的多个节点上进行并行计算。具体来说,Spark SQL 在进行全局排序时,会将数据集分成多个分区,每个分区在一个节点上进行排序。然后,将排序后的结果合并起来,形成最终的有序数据集。
在具体实现中,Spark SQL 会使用 SortShuffle 进行数据的分区和合并。SortShuffle 实现了将数据分成多个分区,并将各个分区的数据发送到不同的节点上进行排序。排序完成后,再将各个节点的结果合并起来,形成最终的有序数据集。
在数据分区过程中,Spark SQL 会根据数据的键值对进行分区,保证同一个键值对会被分到同一个分区中。这样,在排序过程中,同一个键值对的数据会被发送到同一个节点上进行排序,保证数据的有序性。
总的来说,Spark SQL 全局排序的底层原理是分布式计算和数据分区,通过对数据的分区和排序,实现对大规模数据集的高效排序。
sparksql底层执行的原理详解(面试必备)
Spark SQL是基于Spark的分布式计算框架,用于处理结构化数据。其底层执行原理主要包括以下几个方面:
1. Catalyst优化器:Spark SQL使用Catalyst优化器对SQL语句进行优化和执行计划生成。Catalyst优化器是Spark SQL的核心组件,它能够将SQL语句转换为逻辑计划、物理计划和执行计划,并对计划进行优化,以提高查询性能。
2. Spark Core:Spark SQL底层使用Spark Core进行分布式计算。Spark Core提供了分布式数据集RDD的抽象,支持并行计算和容错机制,能够处理大规模数据集。
3. Tungsten引擎:Spark SQL使用Tungsten引擎进行内存管理和代码生成。Tungsten引擎采用基于内存的计算模式,通过使用二进制格式和内存管理技术,提高了计算性能和内存利用率。
4. DataSource API:Spark SQL支持多种数据源,包括Hive、JSON、Parquet、JDBC等。DataSource API提供了一种通用的数据源接口,使得Spark SQL能够轻松地与各种数据源进行交互。
总之,Spark SQL底层执行的原理是基于Spark Core的分布式计算框架,使用Catalyst优化器、Tungsten引擎和DataSource API等组件,实现了高效的SQL查询和数据处理。
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