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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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# 深入了解 SQL Server、MySQL 和 Nactive
## 简介
在数据库领域，SQL Server 和 MySQL 是两个非常流行的关系型数据库管理系统，而 Nactive 则是一个用于连接和操作数据库的库。本文将介绍 SQL Server、MySQL 和 Nactive 的特点、优势，并提供一些代码示例来展示它们的用法。
## SQL Server
SQL Server
原创
2024-07-05 03:56:32
118阅读
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
866阅读
# MySQL和SQL Server哪个更好用？
在选择数据库管理系统时，MySQL和SQL Server是两个常见的选择。它们都是非常流行且功能强大的关系型数据库管理系统，但在一些方面有一些不同之处。在本文中，我们将比较MySQL和SQL Server，并探讨它们各自的优势和不足之处。
## 1. 性能比较
性能是选择数据库管理系统的一个关键因素。以下是MySQL和SQL Server在性
原创
2023-07-19 03:23:55
1344阅读
## 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 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）
# SQL Server vs MySQL：一个详细比较
SQL Server和MySQL是两个广泛使用的关系型数据库管理系统（RDBMS）。尽管它们都是用于存储和管理数据的工具，但它们在某些方面有所不同。本文将对SQL Server和MySQL进行比较，并提供一些代码示例来说明它们的不同之处。
## SQL Server简介
SQL Server是由Microsoft开发的关系型数据库管理
原创
2023-09-30 05:43:00
493阅读
栏目介绍mysql常用功能。一、基础部分 一、使用MySQL 1.1、SELECT语句 1.2、排序检索数据 1.3、过滤数据 1.4、数据过滤 1.5、用通配符进行过滤 1.6、用正则表达式进行搜索 1.6.1 基本字符匹配 1.6.2 进行OR 匹配 1.6.3 匹配几个字符之一 1.6.4 匹配范围 1.6.5 匹配特殊字符 1.6.6 匹配字符类 1.6.7 匹配多个实例 1.6.8 定位
sql server和mysql的区别主要体现在下面这些方面：一、本质区别是它们所遵循的基本原则SQL服务器的狭隘的、保守的存储引擎，与MySQL服务器的开放的、可扩展的存储引擎是不同的。你虽然可以使用SQL的Sybase引擎，但MySQL可以提供更多的选择，如MyISAM，Heap， InnoDB等。MySQL并不完全支持陌生的关键词，所以它就比SQL服务器少一些相关的数据库。同时，MySQL也
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2023-06-16 02:12:27
82阅读
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
# 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.
# 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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# 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
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
18阅读
# 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。
# 如何实现 MySQL 联查 SQL Server
在现代应用开发中，我们经常会需要从不同类型的数据库中获取数据。MySQL 和 SQL Server 是两种常见的关系型数据库。为了实现从 MySQL 联查 SQL Server，我们需要完成几个步骤。本文将详细介绍整个流程和每一步的具体实现代码。
## 整体流程
在我们开始之前，先来看看整个流程的步骤：
| 步骤 | 描述
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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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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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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