简介：基于内存的并行计算，Facebook推出的分布式SQL交互式查询引擎 多个节点管道式执行支持任意数据源 数据规模GB~PB 是一种Massively parallel processing（mpp）(大规模并行处理)模型数据规模PB 不是把PB数据放到内存，只是在计算中拿出一部分放在内存、计算、抛出、再拿为什么要用&优点&特点多数据源、支持SQL、扩展性（可以自己扩展新的co
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2023-11-19 12:50:44
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1三种语言、三套工具、三个架构 不了解SQL on Hadoop三驾马车－Hive、Spark SQL、Impala吗？听小编慢慢道来1HiveApache Hive数据仓库软件提供对存储在分布式中的大型数据集的查询和管理，它本身是建立在Apache Hadoop之上。Hive SQL代表的是以传统基于Mapreduce为核心的SQL语言。2Spark SQLSpark SQL则是基于内存
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2024-02-26 20:54:42
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目录SparkSQL1. 基础概念2.DataFrame3.SparkSql程序开发(1.x,2.x)（1）SparkSQL1.x（2）SparkSQL2.x SparkSQL1. 基础概念Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块，它提供了一个编程抽象叫做DataFrame并且作为分布式SQL查询引擎的作用。与HiveSql的区别：Hive SQL是通过转换成MapReduce
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2023-08-30 11:02:22
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presto简单介绍 presto是一个分布式的sql交互式查询引擎。可以达到hive查询效率的5到10倍。支持多种数据源的秒级查询。 presto是基于内存查询的，这也是它为什么查询快的原因。除了基于内存，presto还使用了向量计算，动态编译执⾏计
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2023-08-02 17:38:55
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1. Spark SQL的作用Hive，它是将Hive SQL转换成MapReduce，然后提交到集群上执行的，大大简化了编写MapReduce程序的复杂性，但MapReduce这种计算模型执行效率比较慢。类比Hive，SparkSQL是Spark上的高级模块，SparkSQL是一个SQL解析引擎，将SQL解析成特殊的RDD（DataFrame），然后在Spark集群中运行Spark SQL，执行
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2023-10-14 22:11:30
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简介大数据是收集、整理、处理大容量数据集，并从中获得见解所需的非传统战略和技术的总称。虽然处理数据所需的计算能力或存储容量早已超过一台计算机的上限，但这种计算类型的普遍性、规模，以及价值在最近几年才经历了大规模扩展。在之前的文章中，本文将介绍大数据系统一个最基本的组件：处理框架。处理框架负责对系统中的数据进行计算，例如处理从非易失存储中读取的数据，或处理刚刚摄入到系统中的数据。数据的计算则是指从大
对于SQL Server,我是个拿来主义。很多底层的原理并不了解，就直接模仿拿着来用了，到了报错的时候，才去找原因进而逐步深入底层。我想，是每一次的报错，逼着我一点点进步的吧。近期由于项目的原因，我需要写一些存储过程。同时学校还开了一门《数据库系统》的课程。两者结合满足了我浓厚的兴趣。下面写写我对存储过程的简单认识。首先声明：初学者最好看一些参考书，有些规范什么的，我并没有遵守，中间可能有一些不好
表和数据/*
Navicat Premium Data Transfer
Source Server : pdm
Source Server Type : MySQL
Source Server Version : 50173
Source Host : 192.168.1.100:3306
Source Schema : t
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2023-12-14 00:49:19
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Spark SQL 是Spark用于结构化数据（structured data）处理的Spark模块Hive：基于Hadoop的SQL引擎工具，目的是为了简化MapReduce的开发，提高开发效率，可以把SQL转化成MapReduce程序（因为大数据统计用的是新的代码方式）Spark SQL 的前身是Shark，受Hive发展的制约Shark分为SparkSQL(兼容Hive)和Hive on S
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2024-05-15 06:50:12
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文章目录spark SQL语法 与 DSL语法spark sql 与hive集成SQL 与 DSL的转换SQL语法DataFrame创建DataFrameDSL语法DSL语法与sql差异RDD与DataFrame互相转换Dataset创建DatasetDataset与其他类型之间的转换三者的共性 spark SQL语法 与 DSL语法无论是hadoop、spark、flink其都具备一些共性的功
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2023-07-06 14:09:14
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目录SparkSql的特点DataFrameDataSetSparkSql语法创建DataFrame的方法SQL语法DSL语法RDD、DataFrame、DataSet联系Spark sql的前身是Shark,Shark是一个为Spark设计的大规模数据仓库系统，它与Hive兼容。但是Shark继承了Hive的大且复杂的代码使得Shark很难优化和维护。于是后面就分化出了两个框架，一个是Spark
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2024-05-14 19:14:44
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1.一般用presto查询数据，因为快，一般用hive开发数据2.presto调取表格的方式是 from a.b.c hive是from b.c 只需要库.表3.current_date等日期相关的功能，presto可以用，但这类函数的写法hive往往不通用，hive用的是‘${yesterday}’等。 一些日期的不同，例如我们在presto可以使用 format_datetime(date_a
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2023-06-28 19:36:04
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Presto是一款优秀的交互式查询解决方案，并且已经被诸多公司证实过，因为其数倍于Hive的查询速度的优势，团队决定引入Presto用于交互式查询场景。但是因为迁移成本和服务器成本，Presto和Hive需要有一段长期共存的时间。我们的解决方案是，将Presto的语法和语义向Hive靠拢，整个产品对外提供Hive的语法和语义。本文介绍Presto的语法和语义向Hive兼容的一些改造工作。语法部分语
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2023-12-26 15:00:17
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一、相同函数差异1、Spark运行时用到的hash函数，与Hive的哈希算法不同，如果使用hash()，结果和Hive的hash()会有差异2、Hive和SparkSQL使用grouping sets生成的GROUPING_ID不一致3、regexp_extract未匹配上的话，在HIVE里返回是null，但在Spark里返回是空字符示例：regexp_extract(‘00000000’, '^
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2023-07-25 14:00:11
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前言Apache Spark 是一个统一的、快速的分布式计算引擎，能够同时支持批处理与流计算，充分利用内存做并行计算，官方给出Spark内存计算的速度比MapReduce快100倍。因此可以说作为当下最流行的计算框架，Spark已经足够优秀了。Apache Flink 是一个分布式大数据计算引擎，能够提供基于数据流的有状态计算，被定义为下一代大数据处理引擎，发展十分迅速并且在行业内已有很多最佳实践
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2024-06-04 08:12:10
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Spark SQL_第六章笔记1.Spark SQL简介2.DataFrame2.1DataFrame创建2.2DataFrame保存2.3DataFrame常用操作2.4从RDD转换得到DataFrame2.4.1利用反射机制推断RDD模式2.4.2使用编程方式定义RDD模式3.Spark SQL读写数据库3.1通过JDBC连接数据库3.2连接Hive读写数据 1.Spark SQL简介Spa
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2023-11-28 06:36:04
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Spark SQL概述Spark SQL是什么Spark SQL 是 Spark 用于结构化数据(structured data)处理的 Spark 模块。Spark SQL 的前身是Shark。Shark是基于 Hive 所开发的工具，它修改了下图所示的右下角的内存管理、物理计划、执行三个模块，并使之能运行在 Spark 引擎上。下图是 Hive和Shark的区别。 但是，Spark在不断发展，
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2024-06-09 07:25:23
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文章目录Spark生态系统Components （组件）Glossary（术语表）deploy mode中cluster和client的区别Spark和Hadoop作业之间的区别MapReduce的task进程模型和Spark的task的线程模型MapReduce的task多进程模型Spark的task的多线程模型优劣势对比参考网址 Spark生态系统Spark Core： Spark Core
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2024-01-12 01:14:35
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153-spark-核心编程-sparksql：Spark SQL 是 Spark 用于结构化数据(structured data)处理的 Spark 模块。SparkSql的特点： 易整合：完美整合了sql查询和spark编程。兼容hive：可直接运行sql或者hivesql。标准jdbc连接，统一的数据访问DataFrame和DataSet的区别DataFrame是什么： DataFrame
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2023-10-22 07:10:40
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数据库的创建及管理1、SQL—创建注意PRIMARY 是一个关键字，指定主数据库文件，若没有给出这个关键字，则默认文件序列第一个是主数据库文件；LOG ON 指明事务日志文件的明确定义；NAME=‘数据库逻辑名称’ 是在SQL server中使用的名称，是数据库在SQL server中的标识符；FILENAME=‘数据库物理文件名’ 指定数据库 所在文件的 操作系统文件名称和路径，该操作系统文件名
