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本篇内容主要讲解“Spark-S3-SparkSQL的架构和原理是什么”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“Spark-S3-SparkSQL的架构和原理是什么”吧!
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HDFS -> HIVE
由于Hadoop在企业生产中的大量使用，HDFS上积累了大量数据，为了给熟悉RDBMS但又不理解MapReduce的技术人员提供快速上手的工具，Hive应运而生。Hive的原理是将SQL语句翻译成MapReduce计算。
HIVE -> SHARK
MapReduce计算过程中大量的中间磁盘落地过程消耗了大量的I/O，降低了运行效率，为了提供SQL-on-Hadoop的效率，Shark出现了。
Shark是伯克利AMPLab实验室Spark生态环境的组件之一，它修改了Hive中的内存管理、物理计划和执行三个模块，使得SQL语句直接运行在Spark上，从而使得SQL查询的速度得到10-100倍的提升。
SHARK -> SPARK SQL
2014年6月1日，Shark项目和SparkSQL项目的主持人Reynold Xin宣布：停止对Shark的开发，团队将所有资源放sparkSQL项目上，至此，Shark的发展画上了句号。
随着Spark的发展，Shark对于Hive的太多依赖制约了Spark的One Stack rule them all的方针，制约了Spark各个组件的相互集成，同时Shark也无法利用Spark的特性进行深度优化，所以决定放弃Shark，提出了SparkSQL项目。
随着Shark的结束，两个新的项目应运而生：SparkSQL和Hive on Spark。其中SparkSQL作为Spark生态的一员继续发展，而不再受限于Hive，只是兼容Hive；而Hive on Spark是一个Hive的发展计划，该计划将Spark作为Hive的底层引擎之一，也就是说，Hive将不再受限于一个引擎，可以采用Map-Reduce、Tez、Spark等引擎。
SparkSQL优势
SparkSQL摆脱了对Hive的依赖性，无论在数据兼容、性能优化、组件扩展方面都得到了极大的方便。
1、数据兼容方面
不但兼容Hive，还可以从RDD、parquet文件、JSON文件中获取数据，未来版本甚至支持获取RDBMS数据以及cassandra等NOSQL数据；
2、性能优化方面
除了采取In-Memory Columnar Storage、byte-code generation等优化技术外、将会引进Cost Model对查询进行动态评估、获取最佳物理计划等等；
3、组件扩展方面
无论是SQL的语法解析器、分析器还是优化器都可以重新定义，进行扩展；
内存列存储(In-Memory Columnar Storage)
对于内存列存储来说，将所有原生数据类型的列采用原生数组来存储，将Hive支持的复杂数据类型(如array、map等)先序列化后并接成一个字节数组来存储。
这样，每个列创建一个JVM对象，从而导致可以快速地GC和紧凑的数据存储。
额外的，还可以用低廉CPU开销的高效压缩方法来降低内存开销。
更有趣的是，对于分析查询中频繁使用的聚合特定列，性能会得到很大的提高，原因就是这些列的数据放在一起，更容易读入内存进行计算。
字节码生成技术（bytecode generation，即CG）
在数据库查询中有个昂贵的操作就是查询语句中的表达式，主要是由JVM的内存模型引起的。如SELECT a+b FROM table，这个查询里如果采用通用的SQL语法途径去处理，会先生成一个表达树，会多次设计虚函数的调用，这会打断CPU的正常流水线处理，减缓执行速度。
spark -1.1.0在catalyst模块的expressions增加了codegen模块，如果使用动态字节码生成技术，Spark SQL在执行物理计划时，会对匹配的表达式采用特定的代码动态编译，然后运行。
Scala代码的优化
Spark SQL在使用Scala语言编写代码时，应尽量避免容易GC的低效代码。尽管增加了编写代码的难度，但对于用户来说，还是使用了统一的接口，让开发在使用上更加容易。
SparkSQL有两个分支，sqlContext和hiveContext，sqlContext现在只支持SQL语法解析器；hiveContext现在支持SQL语法解析器和hivesql语法解析器，默认为hiveSQL语法解析器，用户可以通过配置切换成SQL语法解析器，来运行hiveSQL不支持的语法。
Spark SQL由Core、Catalyst、Hive、Hive-ThriftServer四部分构成：
1.Core: 负责处理数据的输入和输出，如获取数据，查询结果输出成DataFrame等
2.Catalyst: 负责处理整个查询过程，包括解析、绑定、优化等
3.Hive: 负责对Hive数据进行处理
4.Hive-ThriftServer: 主要用于对hive的访问
SparkSQL有两个分支，sqlContext和hiveContext，sqlContext现在只支持SQL语法解析器；hiveContext现在支持SQL语法解析器和hivesql语法解析器，默认为hiveSQL语法解析器，用户可以通过配置切换成SQL语法解析器，来运行hiveSQL不支持的语法。
Spark SQL语句的执行顺序
1.对读入的SQL语句进行解析（Parse），分辨出SQL语句中哪些词是关键词（如SELECT、FROM、WHERE），哪些是表达式、哪些是Projection、哪些是Data Source等，从而判断SQL语句是否规范；
2.将SQL语句和数据库的数据字典（列、表、视图等等）进行绑定（Bind），如果相关的Projection、Data Source等都是存在的话，就表示这个SQL语句是可以执行的；
3.一般的数据库会提供几个执行计划，这些计划一般都有运行统计数据，数据库会在这些计划中选择一个最优计划（Optimize）；
4.计划执行（Execute），按Operation-->Data Source-->Result的次序来进行的，在执行过程有时候甚至不需要读取物理表就可以返回结果，比如重新运行刚运
1，使用SessionCatalog保存元数据
在解析SQL语句之前，会创建SparkSession，或者如果是2.0之前的版本初始化SQLContext，SparkSession只是封装了SparkContext和SQLContext的创建而已。会把元数据保存在SessionCatalog中，涉及到表名，字段名称和字段类型。创建临时表或者视图，其实就会往SessionCatalog注册。
2，解析SQL使用ANTLR生成未绑定的逻辑计划
当调用SparkSession的SQL或者SQLContext的SQL方法，我们以2.0为准，就会使用SparkSqlParser进行解析SQL。使用的ANTLR进行词法解析和语法解析。它分为2个步骤来生成Unresolved LogicalPlan:
词法分析：Lexical Analysis, 负责将token分组成符号类。
构建一个分析树或者语法树AST。
3，使用分析器Analyzer绑定逻辑计划
在该阶段，Analyzer会使用Analyzer Rules，并结合SessionCatalog，对未绑定的逻辑计划进行解析，生成已绑定的逻辑计划。
4，使用优化器Optimizer优化逻辑计划
优化器也是会定义一套Rules，利用这些Rule对逻辑计划和Exepression进行迭代处理，从而使得树的节点进行合并和优化。
5，使用SparkPlanner生成物理计划
SparkSpanner使用Planning Strategies，对优化后的逻辑计划进行转换，生成可以执行的物理计划SparkPlan.
6，使用QueryExecution执行物理计划
此时调用SparkPlan的execute方法，底层其实已经再触发JOB了，然后返回RDD。
TreeNode
逻辑计划、表达式等都可以用tree来表示，它只是在内存中维护，并不会进行磁盘的持久化，分析器和优化器对树的修改只是替换已有节点。
TreeNode有2个直接子类，QueryPlan和Expression。QueryPlan下又有LogicalPlan和SparkPlan. Expression是表达式体系，不需要执行引擎计算而是可以直接处理或者计算的节点，包括投影操作，操作符运算等
Rule & RuleExecutor
Rule就是指对逻辑计划要应用的规则，以到达绑定和优化。他的实现类就是RuleExecutor。优化器和分析器都需要继承RuleExecutor。
每一个子类中都会定义Batch、Once、FixPoint. 其中每一个Batch代表着一套规则，Once表示对树进行一次操作，FixPoint表示对树进行多次的迭代操作。
RuleExecutor内部提供一个Seq[Batch]属性，里面定义的是RuleExecutor的处理逻辑，具体的处理逻辑由具体的Rule子类实现。
SparkSQL1.1总体上由四个模块组成：core、catalyst、hive、hive-Thriftserver：
core处理数据的输入输出，从不同的数据源获取数据（RDD、Parquet、json等），将查询结果输出成schemaRDD；
catalyst处理查询语句的整个处理过程，包括解析、绑定、优化、物理计划等，说其是优化器，还不如说是查询引擎；
hive对hive数据的处理
hive-ThriftServer提供CLI和JDBC/ODBC接口
在这四个模块中，catalyst处于最核心的部分，其性能优劣将影响整体的性能。由于发展时间尚短，还有很多不足的地方，但其插件式的设计，为未来的发展留下了很大的空间。
从上图看，catalyst主要的实现组件有：
1.sqlParse，完成sql语句的语法解析功能，目前只提供了一个简单的sql解析器；
2.Analyzer，主要完成绑定工作，将不同来源的Unresolved LogicalPlan和数据元数据（如hive metastore、Schema catalog）进行绑定，生成resolved LogicalPlan；
3.optimizer对resolved LogicalPlan进行优化，生成optimized LogicalPlan；
4.Planner将LogicalPlan转换成PhysicalPlan；、
5.CostModel，主要根据过去的性能统计数据，选择最佳的物理执行计划
这些组件的基本实现方法：
1.先将sql语句通过解析生成Tree，然后在不同阶段使用不同的Rule应用到Tree上，通过转换完成各个组件的功能。
2.Analyzer使用Analysis Rules，配合数据元数据（如hive metastore、Schema catalog），完善Unresolved LogicalPlan的属性而转换成resolved LogicalPlan；
3.optimizer使用Optimization Rules，对resolved LogicalPlan进行合并、列裁剪、过滤器下推等优化作业而转换成optimized LogicalPlan；
4.Planner使用Planning Strategies，对optimized LogicalPlan
为了说明查询优化，我们来看下图展示的人口数据分析的示例。图中构造了两个DataFrame，将它们join之后又做了一次filter操作。如果原封不动地执行这个执行计划，最终的执行效率是不高的。因为join是一个代价较大的操作，也可能会产生一个较大的数据集。如果我们能将filter下推到 join下方，先对DataFrame进行过滤，再join过滤后的较小的结果集，便可以有效缩短执行时间。而Spark SQL的查询优化器正是这样做的。简而言之，逻辑查询计划优化就是一个利用基于关系代数的等价变换，将高成本的操作替换为低成本操作的过程。
得到的优化执行计划在转换成物 理执行计划的过程中，还可以根据具体的数据源的特性将过滤条件下推至数据源内。最右侧的物理执行计划中Filter之所以消失不见，就是因为溶入了用于执行最终的读取操作的表扫描节点内。
在Spark中，DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据集，类似于传统数据库中的二维表格。DataFrame与RDD的主要区别在于，前者带有schema元信息，即DataFrame所表示的二维表数据集的每一列都带有名称和类型。这使得Spark SQL得以洞察更多的结构信息，从而对藏于DataFrame背后的数据源以及作用于DataFrame之上的变换进行了针对性的优化，最终达到大幅提升运行时效率的目标。反观RDD，由于无从得知所存数据元素的具体内部结构，Spark Core只能在stage层面进行简单、通用的流水线优化。
DataFrame的特性
能够将单个节点集群上的大小为Kilobytes到Petabytes的数据处理为大型集群。
支持不同的数据格式(Avro，csv，弹性搜索和Cassandra)和存储系统(HDFS，HIVE表，MySQL等)。
通过Spark SQL Catalyst优化器(树变换框架)的最先进的优化和代码生成。
可以通过Spark-Core轻松地与所有大数据工具和框架集成。
提供用于Python，Java，Scala和R编程的API。
创建DataFrame
在Spark SQL中，开发者可以非常便捷地将各种内、外部的单机、分布式数据转换为DataFrame。
# 从Hive中的users表构造
DataFrame users = sqlContext.table("users")
# 加载S3上的JSON文件
logs = sqlContext.load("s3n://path/to/data.json", "json")
# 加载HDFS上的Parquet文件
clicks = sqlContext.load("hdfs://path/to/data.parquet", "parquet")
# 通过JDBC访问MySQL comments = sqlContext.jdbc("jdbc:mysql://localhost/comments", "user")
# 将普通RDD转变为
DataFrame rdd = sparkContext.textFile("article.txt") \
.flatMap(lambda line: line.split()) \
.map(lambda word: (word, 1)) \
.reduceByKey(lambda a, b: a + b) \
wordCounts = sqlContext.createDataFrame(rdd, ["word", "count"])# 将本地数据容器转变为
DataFrame data = [("Alice", 21), ("Bob", 24)]
people = sqlContext.createDataFrame(data, ["name", "age"])使用DataFrame
和R、Pandas类似，Spark DataFrame也提供了一整套用于操纵数据的DSL。这些DSL在语义上与SQL关系查询非常相近（这也是Spark SQL能够为DataFrame提供无缝支持的重要原因之一） 。
# 创建一个只包含"年轻"用户的DataFrame
df = users.filter(users.age < 21)
# 也可以使用Pandas风格的语法
df = users[users.age < 21]
# 将所有人的年龄加1
df.select(young.name, young.age + 1)
# 统计年轻用户中各性别人数
df.groupBy("gender").count()
# 将所有年轻用户与另一个名为logs的DataFrame联接起来
df.join(logs, logs.userId == users.userId, "left_outer")
保存DataFrame
当数据分析逻辑编写完毕后，我们便可以将最终结果保存下来或展现出来。
# 追加至HDFS上的Parquet文件
df.save(path="hdfs://path/to/data.parquet", source="parquet", mode="append")
# 覆写S3上的JSON文件
df.save(path="s3n://path/to/data.json", source="json", mode="append")
# 保存为SQL表
df.saveAsTable(tableName="young", source="parquet" mode="overwrite")
# 转换为Pandas DataFrame（Python API特有功能）
pandasDF = young.toPandas()
# 以表格形式打印输出
df.show()
到此，相信大家对“Spark-S3-SparkSQL的架构和原理是什么”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是创新互联网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！
