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首頁大數(shù)據(jù)時(shí)代sparkSQL是什么，如何理解？
sparkSQL是什么，如何理解？
2020-08-11
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一、sparkSQL簡(jiǎn)介

1.sparkSQL定義

sparkSQL是Spark用來處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的一個(gè)模塊，它提供了一個(gè)編程抽象叫做DataFrame并且作為分布式SQL查詢引擎的作用。

2.sparkSQL來源

要想了解sparkSQL來源，必須要知道Shark。

Shark也就是Hive on Spark，Shark在HiveQL方面重用了Hive里HiveQL的解析、邏輯執(zhí)行計(jì)劃、翻譯執(zhí)行計(jì)劃優(yōu)化等邏輯，通過Hive中HiveQL解析，把HiveQL翻譯成Spark上的RDD操作。Shark的設(shè)計(jì)導(dǎo)致了兩個(gè)問題：

(1)執(zhí)行計(jì)劃優(yōu)化完全依賴于Hive，對(duì)于添加新的優(yōu)化策略很是不便;

(2)Spark是線程級(jí)并行，而MapReduce是進(jìn)程級(jí)并行。Spark在兼容Hive的實(shí)現(xiàn)上存在線程安全問題，因而使得Shark必須使用另外一套獨(dú)立維護(hù)的打了補(bǔ)丁的Hive源碼分支;

Spark團(tuán)隊(duì)在汲取了shark的優(yōu)點(diǎn)基礎(chǔ)上，重新設(shè)計(jì)了sparkSQL，使sparkSQL在數(shù)據(jù)兼容、性能優(yōu)化、組件擴(kuò)展等方面有很大的提升

二、sparkSQL特點(diǎn)

1.數(shù)據(jù)兼容：支持從Hive表、外部數(shù)據(jù)庫(kù)(JDBC)、RDD、Parquet 文件、以及JSON 文件中獲取數(shù)據(jù);

2.組件擴(kuò)展：SQL 語法解析器、分析器、優(yōu)化器都能夠重新定義;

3.性能優(yōu)化：內(nèi)存列存儲(chǔ)、動(dòng)態(tài)字節(jié)碼生成等優(yōu)化技術(shù)，內(nèi)存緩存數(shù)據(jù);

4.多語言支持：Scala、Java、Python;

三、 DataFrame

1.DataFrame讓Spark具備了處理大規(guī)模結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的能力，比起原有的RDD轉(zhuǎn)化方式，更加簡(jiǎn)單易用，而且計(jì)算能力也有顯著提高。

RDD是分布式的Java對(duì)象的集合，但是，RDD對(duì)于對(duì)象內(nèi)部結(jié)構(gòu)并不可知。

DataFrame是一種以RDD為基礎(chǔ)的分布式數(shù)據(jù)集，提供了詳細(xì)的結(jié)構(gòu)信息。

Spark能夠輕松實(shí)現(xiàn)從MySQL到DataFrame的轉(zhuǎn)化，并且支持SQL查詢。

2.創(chuàng)建DataFrame

  

import org.apache.spark.sql.SparkSession
val spark = SparkSession.builder().getOrCreate()
//是支持RDDs轉(zhuǎn)換為DataFrames及后續(xù)sql操作
import spark.implictis._
val df = spark.read.json("file://usr/local/spark/examples/src/main/resources/people.json")
df.show()
//打印模式信息
df.printSchema()
df.select(df("name"), df("age")+1).show()
//分組聚合
df.groupBy("age").count().show()


 

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