SparkSQL是用来处理结构化数据的(先将非结构化的数据转换成结构化数据) SparkSQL支持两种编程API: SQL方式 DataFrame的方式(DSL) 2. RDD与DataSet(DataFrame) RDD与DataSet区别 Dateset是spark1.6以后推出的新的API,也是一个分布式数据集,于RDD相比,保存了跟多的描述信息,概念上等同于关系型数据库中的二维表,基于保...
SparkSession是创建DataFrame和执行Sql的入口 创建DataFrame有三种方式: 通过Spark的数据源进行创建 从一个存在的RDD转换 从HiveTable进行查询返回 通过Spark数据源创建 tip:如果从内存中读取数据,Spark知道数据类型具体是什么。如果是数字,默认为Int;但是如果从文件中读取数据,不确定类型,所以用bigint接收,可以和Long类型...
首先，它们的执行引擎不同。Spark SQL 使用 Spark 作为执行引擎。而 Hive SQL 使用 MapReduce作为执行引...
性能：MySQL的性能相对较高，但是在处理大规模数据时性能会受到限制；Hive SQL和Spark SQL由于支持分布式...
Hive SQL适用于大规模数据仓库的数据处理，Spark SQL则更适用于大规模数据的复杂分析和计算。
与spark sql区别 一、Spark SQL 与 Presto 之间的差异 Presto 简单来说就是“SQL查询引擎”,最初是为Apache Hadoop开发的。它是一个开源分布式 SQL 查询引擎,旨在针对各种规模的数据集运行交互式分析查询。 Spark SQL 是一种分布式内存计算引擎,在结构化和半结构化数据集之上有一个 SQL 层。由于它在内存中处理...
广义上的MapReduce是一种计算框架和平台,不仅仅是两个函数。 什么是Hive SQL的SQL语法解析? Hive SQL首先是一种SQL,其次是SQL转换了MR计算引擎。一条HQL和一条普通SQL一样语法规则没什么太大差别,除了一些函数处理之外。但是SQL最终转换解析是完全两个架构,这点很容易就联想到Spark SQL,有解析,然后每个步骤最红到...
Hive和SparkSQL都是用于处理大规模数据的工具,它们都是基于Hadoop生态系统的技术,但是有一些联系和区别。联系:1. Hive和SparkSQL都是用于查询和分析大规模数据的工具,都...
spark-sql 与hive 常用函数 窗口函数与分析函数->关注清哥聊技术公众号,了解更多技术文章 应用场景: (1)用于分区排序 (2)动态Group By (3)Top N (4)累计计算 (5)层次查询 窗口函数 FIRST_VALUE:取分组内排序后,截止到当前行,第一个值 LAST_VALUE: 取分组内排序后,截止到当前行,最后一个值...