大数据学习(26)-spark SQL核心总结

news/2024/4/17 16:50:24

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Spark SQL是Apache Spark的一个模块,它用于处理结构化数据。以下是Spark SQL的核心知识总结:

  1. 数据抽象:Spark SQL提供了DataFrame和DataSet两种数据抽象。DataFrame类似于RDD,但提供了更多的优化机制。DataSet是Spark最新的数据抽象,包含了DataFrame所有的优化机制。
  2. 执行引擎:Spark SQL使用了Catalyst作为其优化器,将SQL查询转换成RDD或DataFrame,然后提交到集群执行。相较于Hive,Spark SQL不需要依赖MapReduce,而是使用自己的执行计划。
  3. 数据源整合:Spark SQL可以读取多种数据源,包括Hive、Parquet、CSV、JSON等,并支持通过JDBC/ODBC连接访问其他数据库。
  4. 兼容性:Spark SQL与Hive兼容,可以通过启动thrift Server来支持JDBC/ODBC的访问,将自身作为一个BI Server使用。
  5. 性能优势:Spark SQL相较于RDD有更好的外部数据源读写支持,因为它直接访问列的能力,适用于处理结构化数据。
  6. 编程语言:Spark SQL支持使用Scala、Java、Python和R等多种编程语言编写应用程序。
  7. 数据处理:Spark SQL提供了丰富的数据处理功能,包括选择、过滤、聚合等操作,可以方便地进行数据转换和清洗。
  8. 分布式特性:Spark SQL作为分布式SQL查询引擎,可以处理大规模的数据集,并支持跨多个节点进行并行处理。

Spark SQL是一种功能强大的数据处理工具,适用于处理结构化数据。它提供了丰富的数据源整合、编程语言支持和数据处理功能,可以高效地处理大规模的数据集。

但是需要注意的是:

  1. 数据抽象方式:Spark使用RDD作为数据抽象方式,而Spark SQL使用DataFrame和DataSet作为数据抽象方式。
  2. 执行引擎:Spark使用自己的执行计划,而Spark SQL使用Catalyst作为优化器,将SQL查询转换成RDD或DataFrame,然后提交到集群执行。
  3. 性能优化:Spark SQL相较于Spark在处理结构化数据时具有更好的性能优化机制。
  4. 兼容性:Spark SQL与Hive兼容,可以通过启动thrift Server来支持JDBC/ODBC的访问,将自身作为一个BI Server使用。
  5. 编程语言支持:Spark支持使用Scala、Java、Python和R等多种编程语言编写应用程序,而Spark SQL主要支持使用Scala、Java和Python编写应用程序。

 


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