架构与性能 SparkSQL是面向大数据的集群计算框架,优化了执行计划,并能够在分布式环境中高效地处理数据。而传统SQL主要用于单节点的关系型数据库。 数据处理方式 SparkSQL处理的数据可以是结构化的、半结构化的以及非结构化的,支持多种数据源(如HDFS、Hive、NoSQL等)。而传统SQL大多依赖于固定的表结构。 延迟与批量处...
SparkSQL 抛弃原有 Shark 的代码,汲取了 Shark 的一些优点,如内存列存储(In-Memory Columnar Storage)、Hive兼容性等,重新开发了SparkSQL代码;由于摆脱了对Hive的依赖性,SparkSQL 无论在数据兼容、性能优化、组件扩展方面都得到了极大的方便,真可谓“退一步,海阔天空”。 ➢ 数据兼容方面 SparkSQL 不但兼容 Hive...
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是一种在Spark上构建的分布式计算引擎，适用于对大规模数据进行分布式计算和分析。
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是Spark用于结构化数据(Structured Data)处理的Spark模块。与基本的Spark RDD API不同,Spark SQL的抽象数据类型为Spark提供了关于数据结构和正在执行的计算的更多信息。在内部,Spark SQL使用这些额外的信息去做一些优化。 有多种方式与Spark SQL进行交互,比如SQL和Dataset API。当计算结果的时候,这些接口使用相...
Spark SQL 是 Spark 中用来处理结构化数据的一个模块,它提供了一个编程抽象(DataFrame),并且可以作为分布式 SQL 的查询引擎。 Spark SQL 可以将数据的计算任务通过 SQL 的形式转换成 RDD再提交到集群执行计算,类似于 Hive 通过 SQL 的形式将数据的计算任务转换成MapReduce,大大简化了编写 Spark 数据计算操作程序的...
Spark为结构化数据处理引入了一个称为Spark SQL的编程模块。简而言之，sparkSQL是Spark的前身，是在Hadoop发展过程中，为了给熟悉RDBMS但又不理解MapReduce的技术人员提供快速上手的工具。sparkSQL提供了一个称为DataFrame（数据框）的编程抽象，DF的底层仍然是RDD，并且可以充当分布式SQL查询引擎。SparkSql有...