Spark是时下很火的计算框架,由UC Berkeley AMP Lab研发,并由原班人马创建的Databricks负责商业化相关事务。而SparkSQL则是Spark之上搭建的SQL解决方案,主打交互查询场景。 在大数据计算引擎当中,Spark是一个非常重要技术框架,一方面继承了Hadoop MapReduce的优势,另一方面实现了计算效率的提升,满足更加实时性的数据处理需求。
3)Spark sql:Shark是SparkSQL的前身,Spark SQL的一个重要特点是其能够统一处理关系表和RDD,使得开发人员可以轻松地使用SQL命令进行外部查询,同时进行更复杂的数据分析 4)BlinkDB :是一个用于在海量数据上运行交互式 SQL 查询的大规模并行查询引擎,它允许用户通过权衡数据精度来提升查询响应时间,其数据的精度被控制在...
Spark是一个基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析引擎; Spark内置模块: SparkCore: 实现了Spark的基本功能,包含任务调度、内存管理、错误恢复、与存储系统交互等模块。Spark Core中还包含了对弹性分布式数据集(Resilient Distributed DataSet,简称RDD)的API定义; SparkSQL:是Spark用来操作结构化数据的程序包。通过Spar...
Spark系统包含了SQL、GraphX和R等各个子系统以支持不同业务领域的需求。作为传统关系数据库/数据仓库在大数据场景下的解决方案，Spark SQL已经成为了业界的重要选择方案，同时也成为了Spark开源社区中最为活跃的部分。本书聚焦于Spark SQL系统，对其整体架构、内部各个模块的技术实现机制进行源码级别的剖析，涉及到SQL编译...
Spark SQL Spark SQL是Spark用来操作结构化数据的组件。通过Spark SQL,用户可以使用SQL或者Apache Hive版本的SQL方言(HQL)来查询数据。 Spark Streaming Spark Streaming是Spark平台上针对实时数据进行流式计算的组件,提供了丰富的处理数据流的API Spark MLlib MLlib是Spark提供的一个机器学习算法库。MLlib不仅提供了模型...
Spark SQL出现是因为关系数据库已经不能满足各种在大数据时代新增的用户需求。首先,用户需要在不同的结构化和非结构化数据中执行各种操作。其次,用户需要执行像机器学习和图像处理等等高级分析,在实际应用中,也经常需要融合关系查询和分析复杂算法。 2.用spark.read 创建DataFrame ...
Spark的核心概念是弹性分布式数据集（Resilient Distributed Dataset，简称RDD），它提供了一种高效的数据抽象和处理方式，使得Spark能够快速地处理大规模的数据集。Spark还提供了丰富的组件和库，如Spark SQL、Spark Streaming、MLlib等，使得用户可以进行更广泛的数据处理和分析任务。
《Spark SQL大数据分析快速上手》是一本清华大学出版社出版的图书，作者是迟殿委 王泽慧 黄茵茵。内容简介 《Spark SQL大数据分析快速上手》内容基于Spark新版本展开，符合企业开发需要。《Spark SQL大数据分析快速上手》全面讲解Spark SQL相关知识和实战应用，各章均提供较为丰富的案例及其详细的操作步骤，并配套示例源码...