sparksql和sql的区别

各种集成方法和执行效率。
1 sparksql spark的一个模块执行查询时，

[SPARK][SQL] Tungsten Codegen优势与表达式生成

TungstencEdgen的优点和表示形式：优点：计算效率提高：创建默认代码：将表达式转换为独立处理模块，以减少对象创建和功能调用的开销。
总体阶段代码创建：在相同的步骤中，操作员集成，创建集成的代码块，并将所有计算融合到一个函数中，以极大地提高计算效率。
内存和CPU使用优化：减少内存访问延迟：通过调用虚拟功能并将中间数据直接放置在CPU寄存器中，减少内存访问等待时间。
使用最新的编译器和CPU性能：编译器和CPU的优化，例如LOOP扩展和SIMD优化，提高了数据处理效率。
动态优化：自适应执行优化：在执行过程中调整计划，删除数据失真，减少IO并改善资源利用率。
创建表达式：取决于Janino动态编译器：Spark使用Janino动态编译器快速编译Java代码以实现立即创建和表达式执行。
Codegencontext管理：Spark定义了Codegencontext，以管理创建代码所需的信息，包括变量，功能和对象定义，以确保代码生成的准确性和效率。
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此过程使表达式正确并执行。
项目操作代码：在项目操作的情况下，Spark调用特定的子类创建Java代码以实现有效的数据投影逻辑。
这包括在输入模式下绑定输出列，并创建该Java代码以完成数据的项目和输出。
总而言之，TungstencEdgen通过静态和动态优化策略以及有效的表达生产机制大大提高了Spark的计算效率和性能。

Spark SQL深入分析之UnsafeExternalSorter & SortExec工作原理

SparkSQL中Unsafeexalerster和Sotexec的操作原理如下：SortExec Operator：function：sorticeXec是SparkSQL中的一个关键物理运算符，用于在SQL查询中实现Orderby子句。
它能够在全球或分区级别上订购数据。
全局系统：在全球排序方案中，首先存储数据以成为范围的参与，因此每个分区中的线路都会有序，最后在全球级别上有序的数据集按顺序生成。
Unsafeexiralsorter：函数：Unsafeexixterlsorter是操作员Sortexec的主要组成部分，他负责记录内存和情节系统的记录以及关键前缀的顺序以及在内存中实现此过程。
内存管理：在维护内存消费者的实现时，一个不eeexalteralsorter管理了活动内存的分配，释放和溢出。
当内存不足或有序元素达到阈值时，记录将在光盘上溢出。
搅拌结构：一个Unefeexalerster使用LinkedList存储分配的内存页面和记忆记录列表的非工人的对象。
插入记录：输入记录时，请先检查内存是否足够。
如果还不够，请请求其他内存。
然后，使用平台类的共同方法在内存页面上写下记录，然后将其插入unsfeinmorysorter的长系列。
密钥前缀是由SortPrefix类生成的，用于优化排序性能。
溢出处理：当内存空间不足或达到溢出阈值时，记忆中的数据在光盘上被划分并溢出。
溢出过程创建了一个非defenderterspillwriter的应用程序，并将其添加到记忆记录页面的列表中。
数据以特定格式在磁盘上存档，并且注册目的是按顺序编写的。
获取有序数据：通过Unsfeinmorysorter的Ottortititers方法获得订购的数据迭代器，而不是Afeexternalter。
当内存不足时，记录迭代器将包裹在溢出器对象中；当有溢出时，将创建一个毫无意义的Spillmerger实例，以团结所有溢出记录。
总而言之，SortExec运营商和Unneexalersterler在SparkSQL中共同实现了排序逻辑。
通过有效的内存管理和磁盘溢出机制的光盘，可以保证分类操作的性能和稳定性。

spark有哪些组件

火花的组件主要包括以下部分：1 SparkCore（Spark Core Compontion）是SparkCor Spark Framework的起源。
यहकककववववथथथथहीययययययययययीीीीीीीीीीीीीी SparkCore是整个Spark应用程序的起点和中心应用程序的起点和中心2 SparkSQL（SparkSQL组件）是一种工具，用于处理由SparkS构成的数据。
s s sql sqlभउपयोगकेकोकोकोकोकोविश使用SparkSQL，用户可以轻松处理大数据集并获得结果。
3 SparkStreaming（Spark Stream Processing组件）是用于处理真实时间数据的火花播种中的成分。
它可以从各种来源（例如Kafka，Twitter等）获取真实的时间数据，并可以将其转换为DSTRAM（离散数据流），然后将其转换为处理和分析。
这对于需要对大数据进行实际时间分析的应用程序非常有用。
4 Sparkmllib（Spark Machine Learning库）Sparkmllib是一个用于数据分析和机器学习的库。
它提供了许多常用的算法和设备，例如分类，聚类，回归等。
SparkMllib允许用户在Spark群集上执行大型数据分析和机器学习功能。
除上述主要组件外，火花还具有其他一些支持组件，例如graffex（用于图计算），pyspark（python接口的火花）等。
这些组件旨在使其更方便，更有效地处理用户的大数据和分析。
通过结合这些组件，用户可以在Sparks上创建强大的大型数据处理和分析应用程序。
总体而言，Apachespark是一个庞大的数据处理框架，可以集成许多组件。
这些组件共同努力，在分布式环境中创建高效，快速的数据处理和分析。