Spark 8：Spark SQL 执行流程、执行引擎_sparksql执行引擎是工具吗

RDD的执行流程回顾

SparkSQL的自动优化
RDD的运行会完全按照开发者的代码执行， 如果开发者水平有限，RDD的执行效率也会受到影响。
而SparkSQL会对写完的代码，执行“自动优化”， 以提升代码运行效率，避免开发者水平影响到代码执行效率。

为什么SparkSQL可以自动优化而RDD不可以？

RDD：内含数据类型不限格式和结构
DataFrame：100% 是二维表结构，可以被针对SparkSQL的自动优化，依赖于：Catalyst优化器

Catalyst优化器

总结 

 SparkSQL的执行流程

DataFrame因为存储的是二维表数据结构，可以被针对，所以可以自动优化执行流程。
自动优化依赖Catalyst优化器
自动优化2个大的优化项是：1. 断言（谓词）下推（行过滤） 2. 列值裁剪（列过滤）
DataFrame代码在被优化有，最终还是被转换成RDD去执行 

Spark On Hive

原理

配置

在代码中集成Spark On Hive

# coding:utf8
import string
import time
 
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.types import StructType, StringType, IntegerType, ArrayType
import pandas as pd
from pyspark.sql import functions as F
 
 
if __name__ == '__main__':
    # 0. 构建执行环境入口对象SparkSession
    spark = SparkSession.builder.\
        appName("test").\
        master("local[*]").\
        config("spark.sql.shuffle.partitions", 2).\
        config("spark.sql.warehouse.dir", "hdfs://node1:8020/user/hive/warehouse").\
        config("hive.metastore.uris", "thrift://node3:9083").\
        enableHiveSupport().\
        getOrCreate()
    sc = spark.sparkContext
 
    spark.sql("SELECT * FROM student").show()

Spark On Hive 就是因为Spark自身没有元数据管理功能， 所以使用Hive的Metastore服务作为元数据管理服务。计算由Spark执行。

分布式SQL执行引擎

概念

测试
客户端工具测试

代码测试

# coding:utf8
 
from pyhive import hive
 
if __name__ == '__main__':
    # 获取到Hive(Spark ThriftServer的链接)
    conn = hive.Connection(host="node1", port=10000, username="hadoop")
 
    # 获取一个游标对象
    cursor = conn.cursor()
 
    # 执行SQL
    cursor.execute("SELECT * FROM student")
 
    # 通过fetchall API 获得返回值
    result = cursor.fetchall()
 
    print(result)

分布式SQL执行引擎就是使用Spark提供的ThriftServer服务，以“后台进程”的模式持续运行，对外提供端口。
可以通过客户端工具或者代码，以JDBC协议连接使用。
SQL提交后，底层运行的就是Spark任务。
相当于构建了一个以MetaStore服务为元数据，Spark为执行引擎的数据库服务，像操作数据库那样方便的操作SparkSQL进行分布式的SQL计算。

Spark Shuffle回顾
Map 和 Reduce
在Shuffle过程中. 提供数据的称之为Map端(Shuffle Write) 接收数据的 称之为 Reduce端(Shuffle Read)
在Spark的两个阶段中, 总是前一个阶段产生 一批Map提供数据, 下一阶段产生一批Reduce接收数据 

HashShuffleManager
Spark 提供2种Shuffle管理器：
HashShuffleManager
SortShuffleManager

未经优化的HashShuffleManager

优化后 HashShuffleManager 基本和未优化的一致，不同点在于
1. 在一个Executor内, 不同Task是共享Buffer缓冲区
2. 这样减少了缓冲区乃至写入磁盘文件的数量, 提高性能

SortShuffleManager
SortShuffleManager的运行机制主要分成两种，一种是普通运行机制，另一种是bypass运行机制。

普通机制的SortShuffleManager

ByPass机制的SortShuffleManager 

bypass运行机制的触发条件如下：
1)shuffle map task数量小于spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold=200参数的值。
2)不是聚合类的shuffle算子(比如reduceByKey)。
同普通机制基本类同, 区别在于, 写入磁盘临时文件的时候不会在内存中进行排序而是直接写, 最终合并为一个task一个最终文件。
所以和普通模式IDE区别在于:
第一，磁盘写机制不同;
第二，不会进行排序。也就是说，启用该机制的最大好处在于，shuffle write过程中，不需要进行数据的排序操作，也就节省掉了这部分的性能开销。

1. SortShuffle对比HashShuffle可以减少很多的磁盘文件,以节省网络IO的开销。
2. SortShuffle主要是对磁盘文件进行合并来进行文件数量的减少, 同时两类Shuffle都需要经过内存缓冲区溢写磁盘的场景. 所以可以得知, 尽管Spark是内存迭代计算框架, 但是内存迭代主要在窄依赖中. 在宽依赖(Shuffle)中磁盘交互还是一个无可避免的情况. 所以, 我们要尽量减少Shuffle的出现, 不要进行无意义的Shuffle计算。