大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于sparksql编程初级教程的问题,于是小编就整理了3个相关介绍sparksql编程初级教程的解答,让我们一起看看吧。
spark sparksql 区别?
Spark为结构化数据处理引入了一个称为Spark SQL的编程模块。简而言之,sparkSQL是Spark的前身,是在Hadoop发展过程中,为了给熟悉RDBMS但又不理解MapReduce的技术人员提供快速上手的工具。
sparkSQL提供了一个称为DataFrame(数据框)的编程抽象,DF的底层仍然是RDD,并且可以充当分布式SQL查询引擎。
1)引入了新的RDD类型SchemaRDD,可以像传统数据库定义表一样来定义SchemaRDD。
2)在应用程序中可以混合使用不同来源的数据,如可以将来自HiveQL的数据和来自SQL的数据进行Join操作。
3)内嵌了查询优化框架,在把SQL解析成逻辑执行***之后,最后变成RDD的计算。
sparksql字符串匹配?
这里对sql常用的一些正则匹配作一些匹配,都是来源别人博客,此处稍作整理和总结。mark一下
1、sql中有like 和 rlike,具体区别
like:
%:匹配零个及多个任意字符
_:与任意单字符匹配
spark sql和hive参数区别?
Spark SQL和Hive都是基于Hadoop生态系统的SQL查询引擎,二者在语法和执行方式上有些相似,但也有一些不同之处。
参数方面,在Hive中,有很多参数可以用来控制查询、数据导入导出、元数据等,并且这些参数的种类非常多。而在Spark SQL中,参数相对较少,且一般与Spark本身的配置参数有关,例如调度器、网络配置、内存管理等。
此外,Hive更加注重集群的管理和监控,提供了Hive Web UI和Hive CLI等易用的工具,可以方便地对Hive集群进行管理和操作,但Spark SQL的可视化工具则相对较少。
总的来说,Hive在参数和集群管理上更为丰富,适合大规模数据处理;Spark SQL则更加注重性能和易用性,适合处理实时数据和交互式查询。
Spark SQL和Hive是两种用于处理和查询大规模数据的工具,它们在参数设置方面有一些区别。
1. 数据存储:Hive通常将数据存储在Hadoop分布式文件系统(HDFS)中,而Spark SQL可以在各种数据源上进行操作,包括HDFS、关系型数据库、Parquet文件、Avro文件等。
2. 查询引擎:Hive使用HiveQL作为查询语言,它类似于传统的SQL语言,但具有一些Hive特定的扩展和函数。Spark SQL使用SQL语言作为查询语言,与标准的SQL语法兼容,并支持一些Spark SQL特定的函数和语法。
3. 执行引擎:Hive使用MapReduce作为默认的执行引擎,通过将查询转换为一系列的MapReduce任务来执行。Spark SQL使用Spark作为执行引擎,可以利用Spark的内存计算和并行处理能力,从而提供更高的性能。
4. 参数设置:在参数设置方面,Hive使用Hive配置文件(如hive-site.xml)来配置各种参数,包括存储格式、压缩方式、执行引擎等。Spark SQL使用Spark配置文件(如spark-defaults.conf)来配置参数,包括内存分配、并行度、优化选项等。
到此,以上就是小编对于sparksql编程初级教程的问题就介绍到这了,希望介绍关于sparksql编程初级教程的3点解答对大家有用。