Spark 和 MySQL 是两种非常流行的数据处理工具,前者是大数据处理框架,而后者是关系型数据库管理系统。尽管两者都涉及数据查询和处理,但在语法和使用方式上存在显著的差异。本文将探讨这些差异,并通过代码示例加以说明。 1. 数据来源及环境 MySQL 主要用于结构化数据,而 Spark 可以处理结构化、半结构化和非结构化数据。
也就是说,MySQL负责存储+处理,而Spark只负责处理,并可直接贯通数据与外部数据集(Hadoop、Amazon S3,本地文件、JDBC MySQL或其他数据集)的通道。Spark支持txt文件(压缩的)、SequenceFile、其他Hadoop输入格式和Parquet列式存储。相对Hadoop来说,Spark在这方面更为灵活:例如Spark可以直接从MySQL中读取数据。 向MySQL加载外...
MySQL。MySQL基本是生于互联网,长于互联网。其应用实例也大都集中于互联网方向,MySQL的高并发存取能力并不比大型数据库差,同时价格便宜,安装使用简便快捷,深受广大互联网公司的喜爱。并且由于MySQL的开源特性,针对一些对数据库有特别要求的应用,可以通过修改代码来实现定向优化,例如SNS、LBS等互联网业务。一个典型的应用...
spark sql不是数据库，是大数据家族的一个小部分，这类数据库属于联机分析类数据库，牺牲一部分功能，...
4.spark sql属于spark技术栈，运算框架，是一种使用近sql规范的语法来操作内存中或者分布式存储中的rdd/...
我觉得oracle是不是故意把mysql做的很差? mariaDB在各方面都是mysql创新和提高版本 而不是简单的替代品 mysql和mariaDB开发团队一致,区别在于mysql已经被oracle闭源了而mariaDB是开源的 但是当然不排除若干年后oracle再花几十亿美金收买mysql之父。
一、Spark SQL和Oracle、MySQL有什么区别 SQL,在这里我理解成SQL Server。三者是目前市场占有率较高(依安装量而非收入)的关系数据库,而且很有代表性。排行第四的DB2(属IBM公司),与Oracle的定位和架构非常相似,就不赘述了。 如果要说明三者的区别,首先就要从历史入手。
Spark SQL的Data Source API可以用不同的格式读写dataframe: Create Dataframe 要创建Dataframe,首先要初始化一个SparkSession。SparkSession是使用Dataset和DataFrame API编程Spark的入口点。 这里给出一个从JSON文件创建Dataframe的例子: Dataframe Operations 基于上面创建的Dataframe,这里给出一些基本的操作例子 ...
1.SparkSQL写数据: DataFrame/DataSet.write.json/csv/jdbc 2.SparkSQL读数据: SparkSession.read.json/csv/text/jdbc/format 自定义函数分类 类似于hive当中的自定义函数, spark同样可以使用自定义函数来实现新的功能。 spark中的自定义函数有如下3类 1.UDF(User-Defined-Function) 输入一行,输出一行 2.UDAF(Use...