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,做了如下一个demo。 涉及的数据源有两个:Hive&MySQL;计算引擎:spark&spark-sql。我们的demo...
spark-sql是将hive sql跑在spark引擎上的一种方式,提供了基于schema处理数据的方式。 4、代码详解 java spark和spark-sql依赖。 pom.xml <dependency><groupId>org.apache.spark</groupId><artifactId>spark-core_2.10</artifactId><version>1.6.0</version><scope>provided</scope></dependency><dependency><gro...
其中SparkSQL 作为 Spark 生态的一员继续发展,而不再受限于 Hive,只是兼容 Hive;而 Hive on Spark 是一个 Hive 的发展计划,该计划将 Spark 作为 Hive 的底层引擎之一,也就是说,Hive 将不再受限于一个引擎,可以采用 Map-Reduce、Tez、Spark 等引擎。 对于开发人员来讲,SparkSQL 可以简化 RDD 的开发,提高开发...
Spark SQL应用并不局限于SQL,还支持Hive,JSON,Parquet文件的直接读取以及操作 SQL仅仅只是Spark SQL中的一个功能而已 为什么要学习Spark SQL sql带来的便利性 Spark Core: RDD Spark SQL: 底层的Catalyst 为我们自动做了很多的优化工作 SQL(只要了解业务逻辑,然后使用SQL来实现) DF/DS:面向API编程的,使用一些JAVA,...
Hive on Spark和Spark on Hive之间从SQL和计算引擎是一模一样的,如果区分? Hive on Spark 是在Hive中配置Spark,运行方式入口是通过Hive,底层是有第三方的hive on spark中间包自动转换MR引擎,变为SparkRDD引擎。 Spark on Hive 是在Spark中配置Hive,运行方式入口是通过Spark,底层通过配置Hive的hive-site.xml,hdfs...
SparkSQL 是Spark的一个模块, 用于处理海量结构化数据 限定: 结构化数据处理 第一、针对结构化数据处理,属于Spark框架一个部分 schema信息,包含字段的名称和字段的类型,比如:JSON、XML、CSV、TSV、MySQL Table、ORC、Parquet,ES、MongoDB等都是结构化数据; ...
spark Spark是加州大学伯克利分校AMP实验室所开源的类HadoopMapReduce的通用并行框架,拥有类似Hadoop MapReduce的并行处理模式。不同于M...
Spark SQL简介 Spark SQL是Spark的其中一个模块，用于结构化数据处理。与基本的Spark RDD API不同，Spark SQL提供的接口为Spark提供了有关数据结构和正在执行的计算的更多信息，Spark SQL会使用这些额外的信息来执行额外的优化。使用SparkSQL的方式有很多种，包括SQL、DataFrame API以及Dataset API。值得注意的是，无论...
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...
2、SparkSql特点 1)引入了新的RDD类型SchemaRDD,可以像传统数据库定义表一样来定义SchemaRDD。 2)在应用程序中可以混合使用不同来源的数据,如可以将来自HiveQL的数据和来自SQL的数据进行Join操作。 3)内嵌了查询优化框架,在把SQL解析成逻辑执行计划之后,最后变成RDD的计算。