spark2.0版本之后的sparkSQL新特性

spark3.0版本--SparkSQL spark3.0版本--SparkSQL第1章 Spark SQL概述1.1 什么是Spark SQL1.2 为什么要有Spark SQL1.3 Spark SQL原理1.3.1 什么是DataFrame1.3.2 什么是DataSet1.3.3 RDD、DataFrame和DataSet之间关系1.4 Spark SQL的特点第2章 Spark SQL编程2.1 SparkSession新的起始点2.2 DataFrame2.2.1 创建DataFrame2.2.3 DSL风格语法2.3 DataSet2 阅读详情

spark2.0之后的sparkSQL

1、spark2.0以后,我们操作的sql的对象为DataSet,
DataFrame只是DataSet[Row] (row是弱类型)
DataSet有弱类型(untyped)和强类型(typed)

2、SparkSession作为新版本的上下文,可以用在sql和streaming中,
SparkSession把SQLContext和HiveContext整合到了一起

3、spark2.0之前的sql是不支持开窗函数和子查询的,2.0之后实现了sql2003标准,开始支持了
如果在2.0之前需要实现开窗函数和子查询,需要用Hive-On-Spark来实现

4、spark2.0可以支持csv格式数据的输入和输出

5、spark sql生成的默认数据格式为parquet(列式存储)

5、DataSet[Row]—DataFrame是包含RDD+schema信息(用来描述数据的数据)

6、sparksql在编程的时候,可以用DSL语言风格或SQL语句风格来操作

7、DataSet和DataFrame之间可以互相转换,用as方法

8、sparksql在获取json数据时,里面的数值数据会解析成long类型

9、sparksql是无法对数据做增删改的,只能做查询

启用hive:
1、在配置信息时加入config(“spark.sql.warehouse.dir”, “d://spark-warehouse”)
2、在getOrCreate方法之前调用enableHiveSupport()方法启动hive支持

在所有Spark模块中,我愿称SparkSQL为最强! 我们之前已经学习过了《我们在学习Spark的时候,到底在学习什么?》,这其中有一个关于SQL的重要模块:SparkSQL。 在实际的开发过程中,SQL化已经是数据领域的共识,大家疯狂的将大数据框架的易用性做到了最高,即使一个刚刚毕业的同学,只要有SQL基础就可以看懂甚至上手开发了。 那么我们有必要对SparkSQL这个模块进行一个全面的解析。我之前也写过一篇《Spark SQL重点知识总结》 SparkSQL的前世今生 Spark SQL的前身是Shark,它发布时Hive可以说是SQL on Hadoop 阅读详情

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