2. 易用性好:Spark 不仅支持 Scala 编写应用程序,而且支持 Java 和 Python 等语言进行编写,特别是 Scala 是一种高效、可拓展的语言,能够用简洁的代码处理较为复杂的处理工作。 3. 通用性强:Spark 生态圈即 BDAS(伯克利数据分析栈)包含了 Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、MLLib 和 GraphX 等组件,这...
我们这里使用的spark,优点来说是两个:一是灵活性高,二是代码简洁。 1)灵活性高 相比sqoop和HSQL,spark可以更灵活的控制过滤和裁剪逻辑,甚至你可以通过外部的配置或者参数,来动态的调整spark的计算行为,提供定制化。 2)代码简洁 相比MR来说,代码量上少了很多。也无需实现MySQL客户端。 我抽象了一下需求,做了如下...
(2)Spark2.0中我们使用的就是sparkSQL,是后继的全新产品,解除了对Hive的依赖。 从Spark2.0以上的版本开始,spark是使用全新的SparkSession接口代替Spark1.6 中的SQLcontext和HiveContext 来实现对数据的加载、转换、处理等工作,并且实现了SQLcontext和HiveContext的所有功能。
我们可以看到,sqlcontext和hivecontext都是出自于pyspark.sql包,可以从这里理解的话,其实hive on spark和sparksql并没有太大差别 结构上Hive On Spark和SparkSQL都是一个翻译层,把一个SQL翻译成分布式可执行的Spark程序。而且大家的引擎都是spark SparkSQL和Hive On Spark都是在Spark上实现SQL的解决方案。Spark早先有...
第一，Spark SQL在Hive兼容层面仅依赖HQL parser、Hive Metastore和Hive SerDe。也就是说，从HQL被解析...
集成方式不同、执行效率不同。1、SparkSQL是Spark的一个模块，用于处理结构化数据，完美整合了SQL查询和Spark编程。而传统SQL是直接编写SQL语句来执行查询。2、SparkSQL在执行查询时可以利用Spark的分布式计算能力，能够更快地处理大规模数据。而传统SQL执行查询时，通常只能利用单个数据库服务器的计算能力。
Spark SQL，作为Apache Spark的SQL接口，使用Spark Core作为其执行框架。Spark的核心优势在于其内存计算能力，使得Spark SQL在处理实时数据流和交互式查询时，性能远超传统批处理模型。Spark SQL的查询执行速度更快，且能够更好地利用集群资源。Presto和Impala则采用了不同的设计思路。Presto使用独立的查询执行...
在SparkSQL中Spark为我们提供了两个新的抽象,分别是DataFrame和DataSet。他们和RDD有什么区别呢?首先从版本的产生上来看: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 RDD(Spark1.0)—>Dataframe(Spark1.3)—>Dataset(Spark1.6) 如果同样的数据都给到这三个数据结构,他们分别计算之后,都会给出相同...
__SparkContext__是spark功能的主要入口。 其代表与spark集群的连接，能够用来在集群上创建RDD、累加器...