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/...
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。此外,Spark 通常用于大规模数据的计算,而 MySQL 更常用于在线事务处理(OLTP)。 2. 数据查询语法 MySQL 查询示例 在MySQL 中,查询通常是通过 SQL 语句来执行的。以下是一个基本的查询示例: SELECTname,ageFROMusersWHEREage>18; 1. ...
1. 数据处理框架：- MySQL是一种关系型数据库管理系统（RDBMS），用于存储和管理结构化数据。- Hive S...
Hive SQL 支持类似 SQL 的语法，但它的 JOIN 和 GROUP BY 语法比 MySQL 更为复杂，并且有许多 Hadoo...
7-spark sql与mysql sql的区别 1、Mysql:适用于实时性的查询,一般使用场景都是通过走B+树索引,来让查询效率维持在毫秒级。但是缺点也很明显,举个例子查询的量过大,有百万级别,Mysql直接OOM了。存在性能的瓶颈。而hiveSQL和sparkSQL的查询不存在这种问题,计算完成后的数据都是分布式存储的。
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。
在Spark SQL中SparkSession是创建DataFrame和执行SQL的入口,创建DataFrame有三种方式:通过Spark的数据源进行创建;从一个存在的RDD进行转换;还可以从Hive Table进行查询返回。2.2 SQL风格语法 SQL语法风格是指我们查询数据的时候使用SQL语句来查询,这种风格的查询必须要有临时视图或者全局视图来辅助1)创建一个DataFramescala...
1、方法1:分别将两张表中的数据加载为DataFrame 2、方法2:分别将mysql中两张表的数据加载为DataFrame 3、问题: 在程序运行过程报错 (1) 解决: 在idea中加入jar包 (2)运行报错 解决:添加信息。 4、成功运行 附:程序源码: