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 入门篇1 概述 Spark是一个通用的快速的大数据处理引擎，是类似于hadoop的map reduce大数据并行处理引擎。它的数据源可以是hdfs、cassandra、hbase等，除常规编程模式外，它还是支持sql使用方式。Spark支持str
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2023-08-29 11:21:09
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SQL、Hive中的SQL和Spark中的SQL（即SparkSQL）都是用于处理和分析数据的查询语言，但它们在实现、性能、应用场景等方面存在一些明显的区别和联系。联系：分布式计算：三者都是分布式计算的引擎，都可以在大数据集上进行高效的计算和处理。SQL支持：三者都支持SQL语法，用户可以通过SQL语句进行数据查询、分析和处理。处理大规模数据：三者都适用于处理大规模的数据集，可以有效地处理TB甚至
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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1.分析SparkSQL出现的原因，并简述SparkSQL的起源与发展。SparkSQL出现的原因：为了替代Mapreduce，解决Mapreduce计算短板。SparkSQL的起源与发展：Hadoop刚开始出来的时候，使用的是hadoop自带的分布式计算系统MapReduce，但是MapReduce的使用难度较大，所以就开发了Hive，Hive编程用的是类SQL的HQL的语句，这样编程的难度就大
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2023-11-30 12:03:25
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背景我想以简单的形式在Spark中读取Hbase数据，但是Spark并不支持读取Hbase数据后简单使用。思考能否自己实现这个读取的过程？Hbase的读写API，结果数据往往需要处理后使用。我们是否可以将Hbase结果数据通过转化，直接转化为DataFrame的形式，方便我们使用。如果可行的话，总体思路可以分为几个步骤。1验证下Spark如何读取数据源，2Hbase的数据结构，3如何转化为Spar
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2023-07-12 14:18:24
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3.9 表分区3.9.1 表分区概述Hive 分区partition （订单介绍） 必须在表定义时指定对应的partition字段，分区的本质相当于在表的目录下在分目录进行数据的存储。分区好处： 查询时可以通过过滤不需要的分区下的数据，减少查询时的磁盘IO操作。单分区建表语句：create table day_table (id int, content string) partitioned b
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2024-01-11 21:54:54
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文章目录一.SQL on Hadoop二.Spark SQL1.Spark SQL前身2.Spark SQL架构3.Spark SQL运行原理三.Spark SQL API1.Dataset （Spark 1.6+）2.DataFrame （Spark 1.4+）四.Spark SQL支持的外部数据源1.Parquet文件：是一种流行的列式存储格式，以二进制存储，文件中包含数据与元数据2.Hiv
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2023-10-02 17:12:25
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最近在研究flink，发现较新版的flink支持sql，这下好了，我用spark两年了，对用法和性能算是踩过一些坑了。听说flink挺快的，那么flinkSQL和sparkSQL到底哪个快呢？想必很多人也想知道吧，那就拿数据说话（虽然不是自己做的基线测试，但好歹也找了好久）下图是hive, spark, flink的sql执行速度对比： 下图是平均的&
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2018-10-30 18:50:00
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Spark SQLSpark SQL和我们之前讲Hive的时候说的hive on spark是不一样的。
hive on spark是表示把底层的mapreduce引擎替换为spark引擎。
而Spark SQL是Spark自己实现的一套SQL处理引擎。Spark SQL是Spark中的一个模块，主要用于进行结构化数据的处理。它提供的最核心的编程抽象，就是DataFrame。DataFrame=R
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2023-08-08 07:23:49
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转自:https://blog.csdn.net/lxf512666/article/details/52820368 hql是面向对象查询，格式：from + 类名 + 类对象 + where + 对象的属性 sql是面向数据库表查询，格式：from + 表名 + where + 表中字段 在hi
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2018-09-16 23:35:00
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# 理解 HQL 和 MySQL 的区别
在开发中，了解不同的查询语言是非常重要的。HQL（Hibernate Query Language）是 Hibernate 提供的一种面向对象的查询语言，而 MySQL 是一种关系数据库的 SQL 语言。以下是我们从头理解两者区别的流程，通过表格、代码示例及状态图来全面说明。
## 流程
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-26 04:29:49
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sql是关系数据库查询语言,面对的数据库;而hql是Hibernate这样的数据库持久化框架提供的内置查询语言,虽然他们的目的都是为了从数据库查询需要的数据,但sql操作的是数据库表和字段,而作为面向对象的hql操作的则是持久化类及其属性 但是除了这些还有吗？hql是面向对象的 。其实还是转成了sql语句hql在数据库通用，切换数据库方言就可以sql在不同数据库中语法有些不同还是sql比较灵活
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2012-09-01 12:52:00
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原创
2010-09-16 16:52:14
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查user表中的第21条-第40条记录hql:
select top 20 * from user where 主键 not in (select top 20 主键 from user order by 排序字段) order by 排序字段
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2012-02-08 10:07:01
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Hibernate配备了一种非常强大的查询语言，这种语言看上去很像SQL。但是不要被语法结构 上的相似所迷惑，HQL是非常有意识的被设计为完全面向对象的查询，它可以理解如继承、多态 和关联之类的概念。 第 15 章 HQL: Hibernate查询语言Hibernate配备了一种非常强大的查询语言，这种语言看上去很像SQL。但是不要被语法结构 上的相似所迷惑，HQL是非常有意识的被设计为完全面向对
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2014-03-27 15:14:13
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# 入门Spark SQL与Flink SQL：完整指南
在现代数据处理领域，Spark SQL和Flink SQL是两种广泛使用的流处理和批处理引擎。通过这篇文章，您将了解如何实现Spark SQL和Flink SQL的数据处理流程。本文将包含以下内容：
1. 流程概述
2. 每一步的详细说明及示例代码
3. 相关类图（使用Mermaid）
4. 项目甘特图（使用Mermaid）
## 1
原创
2024-10-23 04:08:07
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我们知道SQL Server是一款技术上和商业上都很成功的产品，这一次微软选择拥抱Spark大数据生态，着实令人有些惊讶。国内的几款产品也丝毫不落后，阿里云的DRDS、腾讯云TDSQL也都各自推出了与Spark相融合的产品。今天我们就来谈一谈，如何在数据库这个老生常谈的话题下，借力Spark给数据库带来新的价值。一、传统数据库的不足不用多说，MySQL是互联网企业中使用最广泛的数据库。但是MySQ
# 深入理解 FlinkSQL 和 SparkSQL
在大数据领域，Apache Flink 和 Apache Spark都是非常流行的框架，而它们的SQL模块（FlinkSQL 和 SparkSQL）则使处理数据变得更加高效。那么，作为一名刚入行的小白，你该如何实现 FlinkSQL 和 SparkSQL 呢？本篇文章将为你提供一个清晰的流程指导，并深入讨论每一步所需的代码。
## 整体流程
原创
2024-10-27 05:09:56
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一、SparkSQL
### --- Spark SQL概述
~~~ Hive的诞生，主要是因为开发MapReduce程序对 Java 要求比较高，
~~~ 为了让他们能够操作HDFS上的数据，推出了Hive。
~~~ Hive与RDBMS的SQL模型比较类似，容易掌握。
~~~ Hive的主要缺陷在于它的底层是基于MapReduce的，执
