SparkSQL底层原理

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SparkSQL 编程指南

DBA日记第三部，白鳝详细讲解Oracle数据库底层原理！

利用封装机制，数据库底层开闭，规避重复编写数据库开关函数。配置信息可通过配置文件设定，避免频繁修改代码块中数据库密码和用户名等内容。

本资源涵盖Spark编程学习资料及Python实例，包括Spark编程模型、构建分布式集群、开发环境与测试、RDD编程API实战、运行模式详解、Spark内核解析、GraphX图计算与挖掘实战、Spark SQL原理与实战、基于Spark的机器学习、Tachyon文件系统、Spark Streaming原理与实战、多语言编程支持、R语言在Spark中的应用、性能优化与最佳实践、Spark源码解析。

如果你正好在优化SparkSQL的离线任务，这里有些挺实用的资源，能帮你理清思路。比如，SparkSQL 设计与优化详解，深入了SparkSQL的设计和优化技巧，适合需要提升任务执行效率的开发者。另外，任务分配优化这篇也不错，能你更好地调整任务分配，提升计算性能。别忘了，优化任务清除工具也是必备好物，能有效清理一些冗余任务，避免资源浪费。还有，ClouderaManager 离线扩容优化技巧，了扩容过程中的一些优化思路，挺适合面对大规模数据的你。

SparkSQL 的设计思路其实挺有意思的，它不是简单把 SQL 套进 Spark 里，而是搞了个叫DataFrame API的东西，让你写 SQL 风格的代码也能享受到函数式编程的灵活。嗯，配上它那个Catalyst 优化器，不光能自动搞优化，还能扩展规则，写自定义逻辑也方便，开发起来还挺省心的。你要是 JSON 这类结构数据，SparkSQL 还能自动推断数据模式，不用手动写 schema，省了不少事。而且它还支持查询联邦，也就是说，你写一条 SQL 就能查外部数据库，这点用在数据湖场景下就香。说白了，SparkSQL 就是把过程式和声明式揉一块了，功能上比 Hive 更丰富，效率上比 S

目录一：为何选择SparkSQL？ 3 1.1：SparkSQL的发展历程3 1.1.1：Hive和Shark 3 1.1.2：Shark与SparkSQL 4 1.2：SparkSQL的性能5 1.2.1：内存列存储（In-Memory Columnar Storage） 6 1.2.2：字节码生成技术（Bytecode Generation，即CG） 6 1.2.3：Scala代码优化7 二：SparkSQL运行架构8 2.1：Tree和Rule 9 2.1.1：Tree 10 2.1.2：Rule 10 2.2：SQLContext的运行过程12 2.3：HiveContext的运行过程

内容推荐的底层算法逻辑，挺多人都听过，但要说清楚，还真得有点料。今日头条的推荐系统就是个典型的例子，既有复杂的算法，又考虑用户行为，挺实战的。里面讲到怎么通过用户点击、兴趣标签来筛内容，听起来高大上，其实就是把你爱看的推你面前。 推荐逻辑的核心是内容理解和用户画像的组合拳。比如一个用户老刷健身类的内容，系统就会在标签上打“健身”“运动”这些标识，算法就根据这些标签做匹配推荐，嗯，算是挺聪明的做法。 文末还给了几个延伸阅读资源，像今日头条推荐系统的技术架构，讲架构拆解的，建议一起看；还有像oCPM 出价优化策略这种广告推荐优化的内容，做商业化推荐的可以重点关注。 如果你在做推荐系统，或者想搞明白

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