Spark是一个通用的大规模数据快速处理引擎。可以简单理解为Spark就是一个大数据分布式处理框架。基于内存计算的Spark的计算速度要比Hadoop的MapReduce快上100倍以上，基于磁盘的计算速度也快于10倍以上。Spark运行在Hadoop第二代的yarn集群管理之上，可以轻松读取Hadoop的任何数据。能够读取HBase、HDFS等Hadoop的数据源。 &nb
文章目录一、Spark SQL概述1.1、Spark SQL是什么？1.2、Hive和Spark SQL1.3、DataFrame与DataSet二、Spark SQL编程2.1、DataFrame2.1.1、创建DataFrame2.1.2、SQL语法2.1.3、DSL语法2.2、Dataset2.2.1、创建DataSet2.2.2、RDD与Dataset互转2.2.3、DataFrame
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2023-08-08 11:01:25
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1. DataFrame 的创建1.1 RDD 和 DataFrame 的区别
RDD 是一种弹性分布式数据集，Spark中的基本抽象。表示一种不可变的、分区储存的集合，可以进行并行操作
DataFrame是一种以列对数据进行分组表达的分布式集合， DataFrame等同于Spark SQL中的关系表。相同点是，他们都是为了支持分布式计算而设计注意：rdd 在 Excutor 上跑的大部分是 Py
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2024-01-12 10:52:20
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# Spark SQL与传统SQL的比较与应用
## 引言
在大数据时代，处理和分析数据的需求不断增长，许多技术应运而生，其中最为显著的是Apache Spark和传统的SQL数据库系统。本文将探讨Spark SQL与传统SQL的异同以及它们各自的应用场景，同时提供代码示例以帮助更好地理解。
## 什么是SQL？
SQL（Structured Query Language，结构化查询语言）
## 学习 Spark SQL 和 SQL 的基本流程
随着大数据技术的普及，Spark SQL 作为一种强大而灵活的数据处理工具，越来越受到开发者的青睐。对于刚入行的小白来说，了解 Spark SQL 与传统 SQL 的区别及其使用方法是非常重要的。以下是学习和实现 Spark SQL 与 SQL 的步骤：
| 步骤 | 描述
# Spark 和 SQL：高效处理大数据的利器
在现代数据处理领域，Apache Spark 因其强大的处理能力和灵活性，已经成为了用以处理大规模数据的常用工具。而 SQL，作为传统的数据查询语言，也通过多种方式融入到 Spark 中，形成了 Spark SQL。本文将探讨 Spark 和 SQL 的基本概念，并通过代码示例来展示它们如何协同工作。此外，我们还将通过关系图和序列图来辅助理解。
多数据集抽象类型对比spark抽象数据集列表1.相同点2.区别点3.应用场景 spark抽象数据集列表RDD 弹性分布式数据集
DataFrame 与RDD相似，增加了数据结构scheme描述信息部分。 比RDD更丰富的算子，更有利于提升执行效率、减少数据读取、执行计划优化。
DataSets 集成了RDD强类型和DataFrames结构化的优点，新数据抽象类型,比RDD更丰富的算子
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2024-10-14 08:52:29
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# 用 Spark Shell 和 Spark SQL 学习数据处理
Apache Spark 是一个强大的开源数据处理引擎，支持多种编程语言，特别适合处理大数据。作为一名刚入行的小白，理解 Spark Shell 和 Spark SQL 是非常重要的。本文将带你一步一步地实现这项任务，包括所需的流程、相关代码示例及其解释。
## 任务流程
在开始之前，我们需要先明确整个流程。下面的表格简单
SparkSQLSparkSQL简介SparkSQL的前身是Shark，给熟悉RDBMS但又不理解MapReduce的技术人员提供快速上手的工具，hive应运而生，它是当时唯一运行在Hadoop上的SQL-on-hadoop工具。但是MapReduce计算过程中大量的中间磁盘落地过程消耗了大量的I/O，降低的运行效率，为了提高SQL-on-Hadoop的效率，Shark应运而生，但又因为Shark
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2023-07-12 19:02:23
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# 学习 Spark SQL 和 Hive SQL 的完整流程
在现代大数据处理的工作环境中，Spark SQL 和 Hive SQL 是重要的组成部分。Spark SQL 提供了内存计算的能力，而 Hive SQL 是传统的 SQL 查询引擎。了解如何将它们连接使用将对你有很大帮助。本文将通过一个简单的流程来帮助你理解如何实现 Spark SQL 和 Hive SQL 的集成。
## 1.
# Spark SQL与Hive SQL的实现指南
在大数据处理的领域中，Spark SQL和Hive SQL是非常重要的工具，它们允许我们通过SQL查询大规模的数据。对于新手来说，掌握这两者的使用流程非常重要。本文将详细介绍如何实现Spark SQL和Hive SQL，包括每一步的代码示例及注释。同时，我们还将使用Mermaid语法来展示旅程和流程图。
## 整体流程
首先，我们需要明确实
# 从Flink SQL到Spark SQL：流计算引擎的搭建与应用比较
## 一、概述
在大数据领域，Flink SQL和Spark SQL是两个流行的流计算引擎，它们提供了SQL接口来方便用户进行数据处理和分析。本文将介绍Flink SQL和Spark SQL的基本概念、用法和比较，帮助读者更好地选择合适的流计算引擎。
## 二、Flink SQL和Spark SQL概述
### Fl
原创
2024-02-25 06:29:33
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在处理大数据时，Apache Spark 已成为一个重要的工具，而 Spark SQL 和 Spark JAR 是两个经常被提及的概念。今天，我将深入探讨这两者之间的区别，逐步解析相关的技术细节与场景需求，希望能帮助大家更好地理解这两个功能如何使用。
### 背景定位
在现代数据处理场景中，Spark SQL 和 Spark JAR 分别扮演着不同的角色。Spark SQL 主要用于结构化数据
1，jvm调优这个是扯不断，理还乱。建议能加内存就加内存，没事调啥JVM，你都不了解JVM和你的任务数据。spark调优系列之内存和GC调优2，内存调优缓存表spark2.+采用：
spark.catalog.cacheTable("tableName")缓存表，spark.catalog.uncacheTable("tableName")解除缓存。
spark 1.+采用：
采用 sqlCont
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2023-10-20 10:28:21
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Hive由Facebook开发，用于解决海量结构化日志的数据统计，于2008年贡献给
原创
精选
2023-03-20 12:24:35
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文章目录一、Hive 和 SparkSQL二、SparkSQL 的特点三、DataFrame 简介四、DataSet 简介 Spark SQL是Spark用于结构化数据(structured data)处理的Spark模块。一、Hive 和 SparkSQLSparkSQL的前身是Shark，给熟悉RDBMS但又不理解MapReduce的技术人员提供快速上手的工具。Hive是早期唯一运行在Had
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2023-07-12 19:03:11
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# 从Hive SQL到Spark实现的流程
## 一、整体流程
为了帮助你更好地理解如何实现“hive sql和spark”，下面我将为你展示整个流程，以便你更好地掌握每一步的具体操作。
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 编写Hive SQL查询语句 |
| 2 | 将Hive SQL查询语句转换为DataFrame |
| 3 | 使用Spark进行数据
原创
2024-04-03 04:55:39
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一, Spark概述1.1 什么是SparkSpark是一种基于内存的快速,通用,可扩展的大数据分析计算引擎;“Apache Spark” is a unified analytics engine for large-scale data processing.1.2 Spark && Hadoop1.2.1 Spark 速度快Spark运行速度相对于hadoop提高100倍;A
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2024-08-16 13:55:22
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Spark 2.x与1.x对比Spark 1.x：Spark Core（RDD）、Spark SQL（SQL+Dataframe+Dataset）、Spark Streaming、Spark MLlib、Spark GraphxSpark 2.x：Spark Core（RDD）、Spark SQL（ANSI-SQL+Subquery+Dataframe/Dataset）、Spark Streami
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2024-01-30 20:10:22
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SparkSQL特性之：代码量少，可读性高。计算平均数的功能，左是hadoop写MapReduce的代码量，太繁琐。右是用Spark Core RDD API写，代码量少但可读性不好。同样是计算平均数，用Spark SQL或者DataFrame，代码可读性比RDD好很多。SparkSQL特性之：统一访问操作接口。在SparkSQL中read/write不同格式的数据都是有统一个接口。支持（json
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2023-12-10 11:33:51
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