sql_runner: Spark SQL内核的数据处理引擎

资源摘要信息:"sql-runner" 知识点: 1. sql-runner引擎概述: sql-runner是一个基于Spark SQL内核的数据处理引擎。Spark SQL是Apache Spark的一个模块，提供了解析、优化和执行SQL查询的能力，同时支持各种数据源和数据格式的读取和写入。sql-runner继承了Spark SQL的这些特性，并以SQL为核心，通过提供各种SQL扩展功能来满足用户对复杂数据处理的需求。 2. 数据质量拓扑支持: sql-runner不仅是一个SQL执行工具，还扩展支持数据质量拓扑。数据质量拓扑通常指的是数据的流动和转换的逻辑关系，它能够帮助开发者更好地理解和管理数据在整个生命周期中的变化。支持数据质量拓扑意味着sql-runner能够在执行数据处理时，提供数据质量监控、数据校验、质量追踪等功能，确保数据处理的准确性和可靠性。 3. 多种外部数据源支持: 为了应对多样化的数据源，sql-runner支持多种外部数据源的接入和处理。这意味着用户可以通过sql-runner连接和操作HDFS、Hive、各种关系型数据库、NoSQL数据库、日志文件等多种数据源，极大地提高了数据处理的灵活性和效率。 4. 数据处理流程控制: sql-runner支持数据处理流程控制，这包括数据的批处理、流处理、ETL操作（提取、转换、加载）等。该功能允许用户编写复杂的SQL任务，实现对数据的抽取、清洗、转换、聚合、分析等一系列操作，并通过流程控制确保数据按照预期顺序和逻辑进行处理。 5. SQL任务执行: 用户通过sql_runner命令来执行包含各种扩展SQL的SQL任务。这说明sql-runner为用户提供了一个命令行界面，用户通过该界面提交SQL文件，并指定作业的运行环境和运行频率等参数，以实现自动化的数据处理。 6. SQL语法扩展: 作为sql-runner的核心部分，其支持的SQL语法得到扩展，以便于用户编写更复杂的数据处理逻辑。通过扩展SQL的功能，sql-runner能够更好地适应大数据环境下的数据处理需求。 7. 编写SQL文件: 快速开始部分提供了一个编写SQL文件的示例。该示例包含了作业的一些元数据信息，如作者（author）、运行周期（period）、运行环境（run_env）和描述（describe）。这些元数据信息用于定义和管理SQL作业。另外，SQL文件内容中包含了对特定分区表的插入操作，这展示了如何在sql-runner中执行数据写入操作。 8. 标签Scala说明: 标签Scala表明sql-runner工具的实现可能与Scala编程语言有关。Scala是一种多范式编程语言，提供了一种优雅的语法，特别适合于大型并发程序的设计。由于Spark SQL是用Scala实现的，因此sql-runner也可能使用Scala作为其主要编程语言。 9. 压缩包子文件名称说明: 文件名"sql-runner-master"暗示着这是一个以"master"分支形式发布的sql-runner的压缩包。通常情况下，软件项目会使用版本控制系统（如Git）进行管理，而"master"分支通常表示项目的主线稳定版本。 总结而言，sql-runner是一个强大的数据处理引擎，它结合了Spark SQL的强大功能和对数据质量、数据源多样性、流程控制的支持，使得复杂的数据处理任务可以通过SQL脚本得以快速实现。该工具的使用可能需要一定的Scala知识背景，并通过简单的命令行接口进行作业的管理和执行。