深入理解spark核心思想与源码分析 怎么样,Sparksql的主要推动力器是DataBricks。它是鲨鱼，Sparksql必须提到。鲨鱼可以被理解为Spark社区的“Hiveonspark”，并使用Spark的物理执行计划来执行。这里会有一些问题。执行引擎没有物理执行计划。这是公众的API，所以Spark社区应该维持一个蜂巢分支机构，并且蜂巢的设计和发展不会考虑优化火花的工作。但前面提到的Hiveonspark与Hive社区控制的蜂巢释放。因此，Spark界会停止发展鲨鱼到Sparksql（“坑”的人当时信任鲨鱼）。 SparkSQL是SQL到RDD的转换和动作，最佳执行方案可以是由催化剂选择。那些对数据库进行深入研究的人将知道SQL执行计划的优化是一个非常重要的链接，SparkSQL在这方面非常明显，提供了一种非常灵活和可扩展的架构。但是，SparkSQL基于内存，元数据被放置在内存中，这不适合作为数据仓库的一部分。因此，有火花呼吸兴奋不同的文本，它与Hive SparksQL兼容。它支持Hiveql，Hivemetastore，HiveerDesandududfs和JDBCDriver。这看起来很完美，但实际上存在一些缺点：SparkSQL依赖于Hive的快照，因此它始终是蜂巢发行版的版本，许多蜂巢新功能和错误修正无法包含。在Spark的Thriftserver中的Spark界中它不是很大，所以我觉得它没有特别想在这个方向发展。另一个重要的缺点是SparkSQL目前不能分析SQL以预测更多的资源，因此适用于相应的资源，因此您可以在共享群集中分配资源和调度任务。
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有哪些好的 Spark 书籍值得推荐,“火花大数据处理技术”是基于Spark 0.9写的，这是一种全面介绍Spark和Spark Evotrous相关技术。这是第一次深入引进火花原则和建筑技术书籍。主要内容包括Spark基础架构和内部重要模块分析，包括部署模式，调度框架，存储管理和应用程序监控; Spark Ecosystems中的其他和模块，包括SQL处理引擎鲨鱼和火花SQL，流式处理引擎火花流，图计算框架Graphx和分布式内存文件系统Tachyon。 “Spark Big Data Procession Technology”一直详细地从Spark核心框架和生态圈的概念和原则，以及一定的一对Spark的申请状态和未来发展的NTrOduction专为大数据从业者和火花爱好设计。提供更深入的研究。 “火花大数据处理技术”适用于任何大数据，Spark场正在阅读，它还显示了建筑师，开发工程师和大数据爱好者的架构原则和实施细节。我相信，通过学习“火花大数据处理技术”，读者可以熟悉并掌握当前流行的大数据框架并将其进入生产实践。 “火花大数据处理：技术，应用和性能优化”根据最新技术版，系统，全面，详细说明，原理机制，技术细节，应用Tion方法，性能优化和BDA生态系统。通过熟悉Spark的两个原则和应用程序，他们想要学习，并且有“Apache Spark源分析”，这是全面的，系统地引入火花源代码，深入。

责任编辑（野宫里美）

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