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在这一步spark sql主要应用一些规则，优化生成的Resolved Plan，这一步涉及到的有Optimizer。之前介绍在sparksession实例化的是会实例化sessionState，进而确定QueryExecution、Analyzer，Op
记录了RDD之间的依赖关系，即RDD是通过何种变换生成的，如下图：RDD1是RDD2的父RDD，通过flatMap操作生成 借助RDD之间的依赖关系，可以实现数据的容错，但是已经尽力避免产生shuffle. Task任务对应的是分区，即一个分区就是一个Ta
Local 模式是最简单的一种运行方式，它采用单节点多线程方式运行，不用部署，开箱即用，适合日常测试开发。进入 spark-shell 后，程序已经自动创建好了上下文 SparkContext，等效于执行了下面的 Scala 代码：。安装完成后可以先做一个
Hive、Spark SQL和Impala三种分布式SQL查询引擎都是SQL-on-Hadoop解决方案，但又各有特点。Spark SQL简介 Spark SQL是Spark的一个处理结构化数据的程序模块。与其它基本的Spark RDD API不同，
在Spark中，RDD是其最基本的抽象数据集，其中每个RDD是由若干个Partition组成。在Job运行期间，参与运算的Partition数据分布在多台机器的内存当中。图一中，RDD1包含了5个Partition，RDD2包含了3个Partition，这
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