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系列专栏 哲学语录: 承认自己的无知乃是开启智慧的大门 如果觉得博主的文章还不错的话请点赞收藏⭐️留言支持一下博主哦 Spark SQL是Apache Spark的一个模块它用于处理结构化数据。以下是Spark SQL的核心知识总结
数据抽象Spark SQL提供了DataFrame和DataSet两种数据抽象。DataFrame类似于RDD但提供了更多的优化机制。DataSet是Spark最新的数据抽象包含了DataFrame所有的优化机制。执行引擎Spark SQL使用了Catalyst作为其优化器将SQL查询转换成RDD或DataFrame然后提交到集群执行。相较于HiveSpark SQL不需要依赖MapReduce而是使用自己的执行计划。数据源整合Spark SQL可以读取多种数据源包括Hive、Parquet、CSV、JSON等并支持通过JDBC/ODBC连接访问其他数据库。兼容性Spark SQL与Hive兼容可以通过启动thrift Server来支持JDBC/ODBC的访问将自身作为一个BI Server使用。性能优势Spark SQL相较于RDD有更好的外部数据源读写支持因为它直接访问列的能力适用于处理结构化数据。编程语言Spark SQL支持使用Scala、Java、Python和R等多种编程语言编写应用程序。数据处理Spark SQL提供了丰富的数据处理功能包括选择、过滤、聚合等操作可以方便地进行数据转换和清洗。分布式特性Spark SQL作为分布式SQL查询引擎可以处理大规模的数据集并支持跨多个节点进行并行处理。
Spark SQL是一种功能强大的数据处理工具适用于处理结构化数据。它提供了丰富的数据源整合、编程语言支持和数据处理功能可以高效地处理大规模的数据集。
但是需要注意的是
数据抽象方式Spark使用RDD作为数据抽象方式而Spark SQL使用DataFrame和DataSet作为数据抽象方式。执行引擎Spark使用自己的执行计划而Spark SQL使用Catalyst作为优化器将SQL查询转换成RDD或DataFrame然后提交到集群执行。性能优化Spark SQL相较于Spark在处理结构化数据时具有更好的性能优化机制。兼容性Spark SQL与Hive兼容可以通过启动thrift Server来支持JDBC/ODBC的访问将自身作为一个BI Server使用。编程语言支持Spark支持使用Scala、Java、Python和R等多种编程语言编写应用程序而Spark SQL主要支持使用Scala、Java和Python编写应用程序。
