spark dslsql的讨论是一项值得关注的主题,尤其是在当前大数据处理的环境中。Spark作为一种内存计算框架,提供了两种处理数据的方式:DataFrame API(常称为Spark DSL)和SQL查询。这两者在不同情境下的性能表现差异引发了众多用户的兴趣。我们将从环境准备开始,逐步深入到实际应用及其性能优化。 ## 环境准备 在开始之前,首先要确定工作环境及依赖安装。本次探讨基于
原创 6月前
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文章目录1. SPARK SQL1.1Spark SQL的特点1.2 Spark SQL 数据抽象1.3 SQLSpark的解析过程2. RDD,DataFrame,DataSet关系2.1 DataFrame 使用方式2.2 对于DataFrame Row对象的访问方式2.3 RDD、DataSet、DataFrame之间的转换总结2.4 对于DataFrame Row对象的访问方式 1.
Spark SQLSpark SQL是构建在Spark RDD之上一款ETL(Extract Transformation Load)工具(类似Hive-1.x-构建在MapReduce之上)。同Spark RDD 不同地方在于Spark SQL的API可以给Spark计算引擎提供更多的信息(计算数据结构、转换算子),Spark计算引擎可以根据SparkSQL提供的信息优化底层计算任务。目前为止S
SparkSQL介绍Spark SQLSpark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。我们已经学习了Hive,它是将Hive SQL转换成MapReduce然后提交到集群上执行,大大简化了编写MapReduce的程序的复杂性,由于MapReduce这种计算模型执行效率比较慢。所以Spark SQL的应运而生,它是将Spark
转载 2023-11-24 12:41:53
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# Spark MLlib vs Scikit-learn 性能比较 在机器学习的世界中,选择合适的库和工具是十分重要的。在这篇文章中,我们将围绕 “Spark MLlib 是否 Scikit-learn ” 这个问题,指导你如何进行性能比较。通过实际操作,你将学习如何有效使用这两个库。 ## 流程概述 在进行性能比较之前,我们需要制定一个清晰的流程。以下是实现比较的一系列步骤: |
原创 2024-08-27 07:06:55
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在大数据处理领域,Apache Spark 作为高效的分布式计算框架,其 SQL 接口的使用日益普遍,尤其是对于大规模数据集的分析。作为其一部分的 Spark SQL DSL (Domain Specific Language),允许开发者使用结构化的查询语言进行数据操作,简化了数据处理流程。本文将详细探讨 Spark SQL DSL 的使用与实现方式,并通过各种图表及代码示例进行分析。 ```
原创 5月前
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最近几年,Presto这个大数据组件越来越多地出现在程序员的岗位需求中,很多应届同学一番自我检查后发现,在学校都没怎么接触过,更不用说了解了。某游戏公司岗位需求Presto到底是个啥? 有什么用? 适合哪些业务场景?本文带你了解入门。01Presto的出现在2012年以前,Facebook依赖Hive做数据分析,而Hive底层依赖MapReduce,随着数据量越来越大,使用Hive进行数据分析的时
转载 2024-01-29 00:24:38
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一、Impala介绍Impala是Cloudera公司主导开发的新型查询系统,它提供SQL语义,能查询存储在Hadoop的HDFS和HBase中的PB级大数据。已有的Hive系统虽然也提供了SQL语义,但由于Hive底层执行使用的是MapReduce引擎,仍然是一个批处理过程,难以满足查询的交互性。相比之下,Impala的最大特点也是最大特点就是它的快速。Impala是用于处理存储在Hadoop集
转载 2024-02-20 09:24:36
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0x01 Join背景介绍1.1 传统SQL与joinJoin是数据库查询永远绕不开的话题,传统查询SQL技术总体可以分为简单操作(过滤操作-where、排序操作-limit等),聚合操作-groupBy等以及Join操作等。其中Join操作是其中最复杂、代价最大的操作类型,也是OLAP场景中使用相对较多的操作。因此很有必要聊聊这个话题。1.2 数仓中的join另外,从业务层面来讲,用户在数仓建设
# Spark DSLSQL的区别 在大数据处理领域,Apache Spark 是一个非常强大的工具。它提供了多种数据处理方式,其中包括 DSL (Domain Specific Language) 和 SQL 这两种方式。在本文中,我们将探讨 Spark DSLSQL 之间的区别,提供一些代码示例,并使用者额外的可视化工具来帮助理解。 ## 什么是 Spark DSLSpark
原创 10月前
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1 Flink介绍Flink 是一个面向分布式数据流处理和批量数据处理的开源计算平台。和 Spark 类似,两者都希望提供一个统一功能的计算平台给用户,都在尝试建立一个统一的平台以运行批量,流式,交互式,图处理,机器学习等应用。1.1部署模式Flink 集群的部署,本身不依赖 Hadoop 集群,如果用到 HDFS 或
第1章 Spark SQL概述什么是Spark SQL Spark SQLSpark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。我们已经学习了Hive,它是将Hive SQL转换成MapReduce然后提交到集群上执行,大大简化了编写MapReduce的程序的复杂性,由于MapReduce这种计算模型执行效率比较慢。所有
简介Spark是一个针对于大规模数据处理的统一分析引擎。其处理速度MapReduce很多。其特征有:1、速度sparkmapreduce在内存中100x,mapreduce在磁盘中10x sparkmapreduce的主要2个原因:   1)spark的job中间结果数据可以保存在内存中,mapreduce的job中间结果数据只能够保存在磁盘。后面又有其他的job需要依赖于前面j
转载 2024-07-05 10:31:17
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文章目录spark SQL语法 与 DSL语法spark sql 与hive集成SQLDSL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
转载 2023-07-06 14:09:14
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1. spark为什么这么spark sql一定hivespark是基于内存计算的,速度mapreduce要快。与mr相比spark使用DAG有向无环图进行计算,减少了数据的落地,而mr则是每次计算数据都会写入磁盘,再从磁盘读取出来计算。sparkmr主要两个原因:①mr通常需要将计算结果写入磁盘,然后还要读取磁盘,从而导致频繁的磁盘IO。②mr采用的多进程模型,而spark采用
转载 2023-12-11 12:40:47
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一、Spark的特点Spark特性Spark通过在数据处理过程中成本更低的洗牌(Shuffle)方式,将MapReduce提升到一个更高的层次。利用内存数据存储和接近实时的处理能力,Spark其他的大数据处理技术的性能要快很多倍。Spark还支持大数据查询的延迟计算,这可以帮助优化大数据处理流程中的处理步骤。Spark还提供高级的API以提升开发者的生产力,除此之外还为大数据解决方案提供一致的体
转载 2023-08-16 16:07:30
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一、SparkSQL概述1、概念   官网:http://spark.apache.org/sql/       Spark SQLSpark用来处理结构化数据(结构化数据可以来自外部结构化数据源也可以通过RDD获取)的一个模块        外部的结构化数据源包括 Json,parquet(默认
0 简介Spark SQL 的前身是 shark,Shark 是基于 Spark 计算框架之上且兼容 Hive 语法的 SQL 执行引擎,由于底层的计算采用了 Spark,性能 MapReduce 的 Hive 普遍 2 倍以上,当数据全部 load 在内存的话,将 10 倍以上,因此 Shark 可以作为交互式查询应用服务来使用。除了基于 Spark 的特性外,Shark 是完全兼容 Hi
1、Spark的优点和缺点是什么?优点:速度=>内存(基于内存的分布式计算)高兼容=>(多模式部署,HDFS,mysql、Hive操作)多模式=>(算子,SQL,流,图,机器学习)高容错=>(DAG Lineage调度快速恢复)?高灵活=>持久化(内存+磁盘)缺点多线程模式,不支持细粒度划分容易造成内存溢出2、Spark 中reduceBykey和groupByKe
 同样都可以对数据构建索引并通过索引查询数据,为什么Lucene或基于Lucene的Elasticsearch会比关系型数据库如MySQL搜索性能更优?两者有什么区别?各自选型的依据是什么?它们各自又有什么优势?本文针对于以上问题,基于个人理解及参考网上相关资料,给出说明。由于个人技术能力有限,若文章中有任何不妥之处,还望各位看官指正。 本文将从以下各模块进行阐述:什么是索引M
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