SparkSQL底层原理

SparkSQL 编程指南

此文档整理了 SparkSQL 相关的语句，为个人学习者提供了便捷的参考。

DBA日记第三部，白鳝详细讲解Oracle数据库底层原理！

本资源涵盖Spark编程学习资料及Python实例，包括Spark编程模型、构建分布式集群、开发环境与测试、RDD编程API实战、运行模式详解、Spark内核解析、GraphX图计算与挖掘实战、Spark SQL原理与实战、基于Spark的机器学习、Tachyon文件系统、Spark Streaming原理与实战、多语言编程支持、R语言在Spark中的应用、性能优化与最佳实践、Spark源码解析。

利用封装机制，数据库底层开闭，规避重复编写数据库开关函数。配置信息可通过配置文件设定，避免频繁修改代码块中数据库密码和用户名等内容。

影视评分：分析电影评分、评论和用户行为 电商交易：聚合订单信息、商品信息和用户行为 社交网络：探索用户互动、内容传播和网络结构 金融数据：处理股票交易、基金收益和市场趋势 物联网数据：分析传感器数据、设备状态和异常检测

目录一：为何选择SparkSQL？ 3 1.1：SparkSQL的发展历程3 1.1.1：Hive和Shark 3 1.1.2：Shark与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组件解析17 3.1：LogicalPlan 18 3.2：SQL解析器 20 3.1.1：解析过程20 3.1.2：SQL解析器 22 3.1.3：SQL词法分析 25 3.1.4：查询 26 3.3：分析器 26 3.4：优化器 28 3.5：Spark计划 30 四：深入理解SparkSQL运行计划30 4.1：Hive/Console安装30 4.1.1：安装Hive/Console 30 4.1.2：Hive/Console原理31 4.2：常用操作32 4.2.1查看查询模式32 4.2.2查看查询的整个运行计划33 4.2.3查看未解决的逻辑计划33 4.2.4查看已分析的逻辑计划33 4.2.5查看优化后的逻辑计划33 4.2.6查看物理计划33 4.2.7查看RDD转换过程33 4.2.8更多操作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连接操作37 4.4.3不同的操作37 4.5：查询优化38 4.5.1 CombineFilters 38 4.5.2 PushPredicateThroughProject 39 4.5.3 ConstantFolding 39 4.5.

函数结构图已被省略，以供您浏览。

SparkSQL中的DataFrame构建方法有多种，将详细介绍每种方法的使用场景和优劣。

分区表的设计是数据库管理中的重要组成部分，其机制对于提高数据检索效率至关重要。