Spark SQL交互式查询
如果您需要以交互式方式执行Spark SQL，可以指定Spark Interactive型资源组作为执行查询的资源组。资源组的资源量会在指定范围自动扩缩容，在满足您交互式查询需求的同时还可以降低使用成本。本文为您详细介绍如何通过控制台、Hive JDBC、PyHive、Beeline、DBeaver等客户端工具实现Spark SQL交互式查询。
ADB Spark SQL的使用
DataWorks的ADB Spark SQL节点可进行AnalyticDB Spark SQL任务的开发和周期性调度，以及与其他作业的集成操作。本文为您介绍使用ADB Spark SQL节点进行任务开发的主要流程。
通过Spark SQL读写Azure Blob Storage外表
本文主要介绍如何在云原生数据仓库 AnalyticDB MySQL 版中使用Spark SQL读写Azure Blob Storage中的数据。
Spark SQL诊断优化
云原生数据仓库 AnalyticDB MySQL 版推出Spark SQL诊断功能，若您提交的Spark SQL存在性能问题，您可以根据诊断信息快速定位、分析并解决性能瓶颈问题，优化Spark SQL。本文主要介绍如何进行Spark SQL性能诊断以及性能诊断的示例。
通过Spark SQL读DLF管理的数据
数据湖构建 DLF（Data Lake Formation）提供了统一的元数据管理、统一的权限与安全管理、便捷的数据入湖能力以及一键式数据探索能力，您可以在云原生数据仓库 AnalyticDB MySQL 版中通过Spark SQL访问DLF中的元数据。
Spark-SparkSQL深入学习系列十（转自OopsOutOfMemory）
/** Spark SQL源码分析系列文章*/ 前面讲到了Spark SQL In-Memory Columnar Storage的存储结构是基于列存储的。 那么基于以上存储结构，我们查询cache在jvm内的数据又是如何查询的，本文将揭示查询In-Memory Data的方式。 一、...
Spark-SparkSQL深入学习系列九（转自OopsOutOfMemory）
/** Spark SQL源码分析系列文章*/ Spark SQL 可以将数据缓存到内存中，我们可以见到的通过调用cache table tableName即可将一张表缓存到内存中，来极大的提高查询效率。 这就涉及到内存中的数据的存储形式，我们知道基于关系型的数据可以存储为基于行...
Spark-SparkSQL深入学习系列八（转自OopsOutOfMemory）
/** Spark SQL源码分析系列文章*/ 在SQL的世界里，除了官方提供的常用的处理函数之外，一般都会提供可扩展的对外自定义函数接口，这已经成为一种事实的标准。 在前面Spark SQL源码分析之核心流程一文中，已经介绍了Spark SQL Catalyst Analyzer的作用，其中包含了ResolveFunctions这个解析函...
Spark-SparkSQL深入学习系列七（转自OopsOutOfMemory）
/** Spark SQL源码分析系列文章*/ 接上一篇文章Spark SQL Catalyst源码分析之Physical Plan，本文将介绍Physical Plan的toRDD的具体实现细节： 我们都知道一段sql，真正的执行是当你调用它的collect()方法才会执行Spark Job，最后计算得到RDD。 [java] vie...
Spark-SparkSQL深入学习系列六（转自OopsOutOfMemory）
/** Spark SQL源码分析系列文章*/ 前面几篇文章主要介绍的是Spark sql包里的的spark sql执行流程，以及Catalyst包内的SqlParser，Analyzer和Optimizer，最后要介绍一下Catalyst里最后的一个Plan了，即Physical Plan。物理计划是Spark SQL执行Spark job的前置，...
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