SparkSQL源码分析-05-SparkSQL的join处理

SparkSQL的加入过程处理策略包括以下内容：优势：简单的表简单而简单，对于连接到大表格的情况。
缺点：表广播会导致内存电气问题。
ShufflehashJoin：相关条件：排序分区和表格；它适用于具有足够内存资源的条件。
优点：大桌子之间交流的适当优势。
缺点：记忆力强的和内存的降低需要构建和查找哈希桌。
SortMegeJoin：常规政策优势：纪念使用非常低，并且内存的使用非常低。
需要数据来指定数据。
droidnestedededededededepoopjoin：သက်ဆိုင်သောမြင်ကွင်း -lefterjoin ကဲ့သို့သောတိကျသောအခြေအနေများအတွက်တန်းတူသို့မဟုတ်မညီမျှမှုဆက်သွယ်မှုများ။优点：它可以处理特定的连接类型。
缺点：性能比其他加入策略在处理大桌子方面更较低。
CartesianProduckJoin：相关故事：当没有指定连接键时使用连接键时使用。
优点：它适用于无需简单实施和通信情况的情况。
缺点：训练非常大且低，通常不建议进行。
选择政策并加入。
儿童节点 - 平等连接 - 广播连接 - 广播，该连接基于表的大小。
အလိုအလျောက်ရွေးချယ်ထားပြီး，ညီမျှသောဆက်သွယ်မှု -အရိပ်အမြွက် -အရိပ်အမြွက် -differnestededededeededeededeededeededeedeededeededeededloopjoin cartesianproducoin ကိုအသုံးပြုလိမ့်မည်။基于时间表大小，尚未提示提示。
基于类型。
将绘制类别。
特殊的夜晚 - 在诸如NotInsubquery之类的特殊问题中仍在选择Brociscelshajoin。
摘要：SparkSQL的加入策略是灵活的，不同的和不同的。
实际应用程序包括基于信息类型和硬件资源等的数据大小。
需要选择适当的连接策略并选择。

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

SparkSQL中Unsafeexternalsorter和SortExec的工作原理如下：SortExec Operator：function：SortExec是SparkSQL中重要的物理运算符，用于在SQL查询中按顺序执行订单。
它可以在全球安排数据或分区。
全球安排：在全球安排方案中，首先对数据进行改革以成为计划，然后将每个分区中的行安排，最后将数据集按顺序排列。
Unsafexternalsurter：功能：Undafeexternalsurter是Sorttexec运算符的核心组件，负责记录光标的存储和布置，并安排主前缀并在内存中执行此过程。
内存管理：通过维护内存的部署，Unsafeexternalsorter管理任务的分配，发布和溢出。
当内存不够或排列以达到阈值的元素数量时，记录将溢出到板上。
存储结构：Unsafexternalsurter使用LinkedList存储分配的内存页面，而UndafeSortersPillWriter对象存储了记录列表。
插入记录：插入记录时，首先检查内存是否足够。
如果还不够，请要求其他内存。
然后，使用平台的共和节方法将记录记录在“存储”页面上，并将其插入Unsafeinmemorysorter的长阵列中。
锁的前缀是由sortprefix层创建的，用于优化布置性能。
溢出处理：如果没有足够的内存或溢出，则将存储器中的数据划分并溢出到板上。
溢出过程创建了一个unaafesorterpillwriter，并将其添加到录制页面的列表中。
数据以特定格式存储在磁盘上，并且记录的指针以排列的顺序编写。
接收已安排的数据：通过UnsafeNmorysorter和Unsafeeexternalsorter的GetorTeDiterator方法进行排列的数据重复。
当记忆不足时，记录将包裹在溢出术语中；溢出时，会创建一个unaafestredpillmerger，以合并所有溢出记录。
为了合成，SortExec和Unsafeexternalsorter操作员在SparkSQL中执行逻辑。
通过有效的记忆管理机制和椎间盘溢出机制，可以保证安排活动的效率和稳定性。

【Spark SQL系列】unPivot 由来原理场景用法示例详解

在SparkSQL中，原产地和公国 - - 即将在数据批准领域参与参与的主题，尤其是在数据清洁和高级标准中。
原理：它允许您从未删除的数据中删除数据来将数据切换下来。
Schenio：数据清洁过程，Undivot操作可以帮助转换器数据长格式数据长格式数据分析和处理。
数据对话：当信息以特定格式变化时，不公平的行动列载友谊。
用法：发现文章：使用奇数短语更改所选短语中的许多列。
可以在表或翻译之后描述此操作。
输入位置：您可以通过phone_com和values_connected_connect列，列名称和列值来定义三个度量。
示例：基本用途：首先创建一个表并使用无限短语，以便从工作中访问信息到长数据格式。
说明空值：更改空值的示例，并使用可以实现的替代名称更改。
合并现实的价值列显示了如何提取许多变量值以在不同条件下显示波动。
摘要：Ivariture操作是SparkSQL中强大的数据对话设备。
广泛的格式可以将数据更改为长格式数据，并且适用于不同情况，例如数据清洁和数据离开。
通过设置肿瘤，用户可以描述所需的值，柱状和列，并且可以进行有效的数据处理。
独家应用程序示例和成就显示用户可以帮助他们了解应用程序成就结果。

presto,impala和hive,sparksql的区别是什么?

在处理大数据分析任务时，PRESTO，IMPALA，HIVE和SPARKSQL通常用作SQL引擎。
尽管可以执行所有SQL查询，但是可执行框架和核心设计理念之间存在显着差异。
Hive基于MapReduce模型运行，并通过将SQL查询转换为MapReduce工作来运行。
在处理大量数据时，这种批处理处理方法相对较高，但是执行速度受MAPREDUCE框架的限制，并且不适合实时查询要求。
Apachespark的SQL接口SparkSQL使用SparkCore作为可执行框架。
SPARK的核心优势在于，在处理真实 - 时间数据流和交互式查询时，SparkSQL超过了现有的批处理模型。
SparkSQL的查询执行速度更快，您可以更好地使用群集资源。
Presto和Impala采用不同的设计思想。
Presto使用独立的查询执行程序来实现高并发性和低备用时间查询，这些查询特别适合在大型数据集中处理复杂查询。
Presto的查询解析器和优化器与执行人无关，因此Presto可以有效地执行复杂的查询并提供出色的查询性能。
Impala还使用专为SQL查询设计的独立执行器，特别适合大型数据分析方案。
Impala的性能可以超越HIVE，尤其是在处理真实时间数据和交互式查询时。
Impala的优化器可以创建有效的执行计划并提高查询效率。
总之，Presto，Impala，Hive和SparkSQL专注于执行框架，核心设计概念和目标应用程序方案。
选择适合某些要求的引擎可以大大提高大数据分析的执行效率和性能。