Spark on Hive及 Spark SQL的运行机制-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Spark on Hive及 Spark SQL的运行机制。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

Spark on Hive

集成原理

Spark on Hive及 Spark SQL的运行机制,spark,hive,sql

HiveServer2的主要作用: 接收SQL语句，进行语法检查；解析SQL语句；优化；将SQL转变成MapReduce程序，提交到Yarn集群上运行

SparkSQL与Hive集成，实际上是替换掉HiveServer2。是SparkSQL中的HiveServer2替换掉了Hive中的HiveServer2。

集成以后优点如下：
1- 对于SparkSQL来说，可以避免在代码中编写schema信息。直接向MetaStore请求元数据信息
2- 对于SparkSQL来说，多个人可以共用同一套元数据信息，避免每个人对数据理解不同造成代码功能兼容性问题
3- 对于Hive来说，底层执行引擎由之前的MapReduce变成了Spark Core，能够提升运行效率
4- 对于使用者/程序员来说，SparkSQL与Hive集成，对于上层使用者来说，是完全透明的。

在代码中集成Hive

代码中集成Hive：

from pyspark import SparkConf, SparkContext
import os
from pyspark.sql import SparkSession

# 绑定指定的Python解释器
os.environ['SPARK_HOME'] = '/export/server/spark'
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = '/root/anaconda3/bin/python3'
os.environ['PYSPARK_DRIVER_PYTHON'] = '/root/anaconda3/bin/python3'

if __name__ == '__main__':
    # 1- 创建SparkSession对象
    """
        spark.sql.warehouse.dir：告诉Spark数据存储在什么地方。默认使用本地磁盘进行存储。推荐使用HDFS
        hive.metastore.uris：告诉Spark元数据信息去什么地方找MetaStore
        enableHiveSupport()：开启SparkSQL和Hive的集成
    """
    spark = SparkSession.builder\
        .config("spark.sql.warehouse.dir","hdfs://node1:8020/user/hive/warehouse")\
        .config("hive.metastore.uris","thrift://node1.itcast.cn:9083")\
        .appName('sparksql_hive')\
        .master('local[*]')\
        .enableHiveSupport()\
        .getOrCreate()

    # 2- 数据输入
    # 3- 数据处理
    # 4- 数据输出
    spark.sql("show databases").show()

    spark.sql("""
        select 
            *
        from a.student
        where id>=2
    """).show()

    # 5- 释放资源
    spark.stop()

Spark on Hive及 Spark SQL的运行机制,spark,hive,sql

总结：
spark.sql.warehouse.dir: 告知Spark，数据表存放的地方。推荐使用HDFS进行存储。如果不配置，默认使用本地磁盘存储。
hive.metastore.uris: 告知Spark，MetaStore元数据管理服务的连接信息
enableHiveSupport() : 开启Spark和Hive的集成

Spark SQL运行机制

Spark SQL底层依然运行的是Spark RDD的程序，所以说Spark RDD程序的运行的流程，在Spark SQL中依然是存在的，只不过在这个流程的基础上增加了从SQL翻译为RDD的过程

Spark SQL的运行机制，其实就是在描述如何将Spark SQL翻译为RDD程序
Spark on Hive及 Spark SQL的运行机制,spark,hive,sql
Catalyst内部具体的执行流程：

1- 接收客户端提交过来的SQL/DSL代码，首先会校验SQL/DSL的语法是否正常。如果通过校验，根据SQL/DSL的执行顺序，生成未解析的逻辑计划，也叫做AST抽象语法树

2- 对于AST抽象语法树加入元数据信息，确定一共涉及到哪些字段、字段的数据类型是什么，以及涉及到的表的其他相关元数据信息。加入元数据信息以后，就得到了（未优化的）逻辑计划

3- 对（未优化的）逻辑计划执行优化操作，整个优化通过优化器来执行。在优化器匹配相对应的优化规则，实时具体的优化。SparkSQL底层提供了一两百中优化规则，得到优化的逻辑计划。例如: 谓词下推（断言下推）、列值裁剪
	3.1- 谓词下推: 也叫做断言下推。将数据过滤操作提前到数据扫描的时候执行，减少后续处理的数据量，提升效率。
	3.2- 列值裁剪: 将一张表中与数据分析不相关的字段不加载进来，只加载数据分析用到的字段。减少后续处理的数据量，提升效率。
	
4- 由于优化规则很多，导致会得到多个优化的逻辑计划。在转换成物理执行计划的过程中，会根据成本模型（对比每个计划运行的耗时、资源消耗等）得到最优的一个物理执行计划

5- 将物理执行计划通过code generation（代码生成器），转变成Spark RDD的代码

6- 最后就是将Spark RDD代码部署到集群上运行。后续过程与Spark内核调度中Job的调度流程完全一致。

专业术语:文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-818840.html

1- Spark SQL底层解析是由RBO（基于规则的优化器）和CBO（基于代价的优化器）优化完成的

2- RBO是基于规则优化，对于SQL或DSL的语句通过执行引擎得到未执行逻辑计划，在根据元数据得到逻辑计划，之后加入列值裁剪或谓词下推等优化手段形成优化的逻辑计划

3- CBO是基于优化的逻辑计划得到多个物理执行计划，根据代价函数选择出最优的物理执行计划

4- 通过code genaration代码生成器完成RDD的代码构建

5- 底层依赖于DAGScheduler和TaskScheduler完成任务计算执行

到了这里，关于Spark on Hive及 Spark SQL的运行机制的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！