Spark SQL深度解析:大规模结构化数据处理与高效查询技术
"《Mastering Spark SQL》是Jacek Laskowski编写的关于Apache Spark SQL的深入指南,它涵盖了在大规模数据上使用关系查询进行结构化数据处理的关键技术。本书主要分为以下几个部分: 1.1章节介绍了Spark SQL的基本概念,可能涉及Spark SQL的入门介绍和其在Spark生态系统中的地位。 1.3章节讨论了Spark SQL与RDDs(弹性分布式数据集)的关系,强调了从原始数据到DataFrame(可执行SQL操作的数据结构)的转变,展示了如何利用DataFrame的高效性能。 1.4章节详细讲解了Dataset API(另一种Spark SQL工作方式),它提供了一种更高级、更类型安全的接口来处理数据。 2.1至2.4部分深入解析了Parquet文件格式在Spark SQL中的使用,特别是矢量化Parquet解码和记录读取器的优化。这部分包括: - VectorizedParquetDecoding: 提供了对Parquet文件的高效列式读取,减少了内存占用和IO开销。 - VectorizedParquetRecordReader和VectorizedColumnReader: 优化的读取器,针对特定的Parquet数据结构进行设计,以提高性能。 - WritableColumnVectorContract: 描述了列向量协议,用于在内存中的列式存储和操作。 3.1至3.12章着重于Spark SQL的执行计划和优化策略,如: - Whole-Stage Java Code Generation (Whole-StageCodeGen): 通过预先编译SQL查询的一部分,减少运行时的开销。 - ColumnarBatch: 利用列式存储的BatchDecoding,提高了数据处理速度和内存管理。 - Bucketing: 数据分桶技术,用于分区和加速聚合操作。 - Dynamic Partition Inserts: 动态插入分区的能力,允许在运行时添加数据到表中。 3.11.1至3.11.4部分可能讨论了代码生成的细节,如生成访问器、排序和过滤逻辑的自动化。 4.1至4.5章节探讨了更高级的主题,如连接(JOIN)、聚合函数(GROUP BY)、窗口函数(Window Functions)以及性能调优和最佳实践,例如: - 4.4.1和4.4.2可能涉及连接操作的优化策略和性能分析。 - 4.5章节则可能关注SQL查询的复杂度管理和故障恢复机制。 总结来说,《Mastering Spark SQL》是一本深度剖析Spark SQL核心功能、优化技术以及实际应用的实战手册,对于理解Spark在大数据处理中的角色和提升性能至关重要。通过阅读这本书,读者可以学习如何充分利用Spark SQL的强大能力,以及如何在实际项目中实现高效的结构化数据处理。"
![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/11850643/bg10.jpg)
![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/11850643/bg11.jpg)
![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/11850643/bg12.jpg)
![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/11850643/bg13.jpg)
![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/11850643/bg14.jpg)
剩余1777页未读,继续阅读
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://profile-avatar.csdnimg.cn/fc5ab5fa36784b809aa55e978738b99f_kane0409.jpg!1)
- 粉丝: 1
- 资源: 2
我的内容管理 展开
我的资源 快来上传第一个资源
我的收益
登录查看自己的收益我的积分 登录查看自己的积分
我的C币 登录后查看C币余额
我的收藏
我的下载
下载帮助
![](https://csdnimg.cn/release/wenkucmsfe/public/img/voice.245cc511.png)
最新资源
- 贵州煤矿矿井水分类与处理策略:悬浮物、酸性与非酸性
- 醛固酮增多症肾上腺静脉采样对比:ACTH后LR-CAV的最优评估
- 开源云连接传感器监控平台:农业土壤湿度远程监测
- 母婴用品企业年度生产计划线性规划优化模型:实证与应用
- 井下智能变电站:Rogowski线圈电流检测系统的研发与性能验证
- 霍州矿区煤巷稳定性分析及支护策略
- ARM嵌入式系统远程软件更新方案:基于TFTP协议
- 煤炭选煤中汞分布规律与洗选脱汞效果
- 提升码垛机器人性能:拉格朗日动力学模型与滑模模糊控制的应用
- 增强现实技术提升学前手写教学:设计与开发案例
- 不规则工作面沉陷三角剖分算法提升与应用
- 卡尔曼滤波在瞬变电磁干扰压制中的应用研究
- 煤矿安全能力研究:理论与系统构建
- LonWorks总线技术在斜巷运输车辆定位与跑车防护中的应用
- 神东煤炭集团高效煤粉锅炉系统:节能环保新实践
- Ti/SnO2+Sb2Ox/PbO2电极分形维数与电催化性能研究
![](https://img-home.csdnimg.cn/images/20220527035711.png)
![](https://img-home.csdnimg.cn/images/20220527035111.png)
![](https://csdnimg.cn/release/wenkucmsfe/public/img/green-success.6a4acb44.png)