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上传时间: 2021-03-03
详细说明：自从去年SparkSubmit2013MichaelArmbrust分享了他的Catalyst，到至今1年多了,SparkSQL的贡献者从几人到了几十人，而且发展速度异常迅猛，究其原因，个人认为有以下2点：1、整合：将SQL类型的查询语言整合到Spark的核心RDD概念里。这样可以应用于多种任务，流处理，批处理，包括机器学习里都可以引入Sql。2、效率：因为Shark受到hive的编程模型限制，无法再继续优化来适应Spark模型里。前一段时间测试过Shark，并且对SparkSQL也进行了一些测试，但是还是忍不住对SparkSQL一探究竟，就从源代码的角度来看一下SparkSQL的核心执行流程
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