package cn.itcast.sql import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.sql.{DataFrame, Dataset, SparkSession} object WordCount2 { def main(args: Array[String]): Unit = { //1.创建SparkSession val spark: SparkSession = SparkSession.builder().master("local[*]").appName("SparkSQ...
以下以个别实际使用场景为例,对比sql语句在Spark、Hive、Impala、Postgre/Greenplum、MySQL中的异同(sparksql通过zeppelin运行),greenplum是基于postgre开发的,所以代码基本与postgre一致。 此文后续亦会持续更新,若有其他场景或其他方法补充欢迎大佬评论~~。 1. 时间戳处理/转换 1.1 获取当前时间 /* spark/hive/impala/...
在SQL执行优化方面,也就有着一些不可避免的瓶颈。在多表关联、子查询优化、统计函数等方面是软肋,而且只支持极简单的HINT。 SQL Server :数据架构基本是纵向划分,分为:Protocol Layer(协议层), Relational Engine(关系引擎), Storage Engine(存储引擎), SQLOS。SQL执行过程就是逐层解析的过程,其中Relational Engine...
MySQL 是一种关系型数据库管理系统（RDBMS），其 SQL 方言是基于 ANSI SQL 标准的。MySQL SQL 支持标...
MySQL、Hive SQL 和 Spark SQL 是不同的数据库或数据处理引擎，它们有一些区别：语法方面 MySQL 是一...
主要sparkSQL在下面几点做了优化: 1、内存列存储(In-Memory Columnar Storage) SparkSQL的表数据在内存中存储不是采用原生态的JVM对象存储方式,而是采用内存列存储,如下图所示。 该存储方式无论在空间占用量和读取吞吐率上都占有很大优势。 对于原生态的JVM对象存储方式,每个对象通常要增加12-16字节的额外开销(toStri...
Spark SQL的特性 集成 无缝地将SQL查询与Spark程序混合。 Spark SQL允许将结构化数据作为Spark中的分布式数据集(RDD)进行查询,在Python,Scala和Java中集成了API。这种紧密的集成使得可以轻松地运行SQL查询以及复杂的分析算法。 Hive兼容性 在现有仓库上运行未修改的Hive查询。 Spark SQL重用了Hive前端和MetaStore,提供与...
关系型数据库:Spark SQL可以从关系型数据库中读取数据,包括MySQL、PostgreSQL、Oracle等。您可以使用JDBC连接器来连接到数据库并执行SQL查询。 NoSQL数据库:Spark SQL也可以通过连接到NoSQL数据库(如MongoDB、Cassandra、Redis等)来读取数据。您可以使用相应的连接器来访问这些数据库,并使用Spark SQL查询语言进行查询。