《spark实战》笔记07--应用库--Spark SQL

Spark SQL的特性与模块解析
本文围绕Spark SQL展开,介绍其提供完整数据写入支持,可与多种数据源任意转换。阐述了Spark SQL特点,如引入SchemaRDD等。还分析了SparkSQL 1.x的四个模块功能,对比了SparkSQL与DataFrame,指出它们能以通用方式访问多种数据源。

来源:《spark实战》讲义


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[1 ]Spark SQL

  • SparkSQL提供了完整的数据写入支持,从而补全了多数据源互操作的最后一块重要拼图。可以与Hive、 Parquet、 JSON、 Pandas等多种数据源间的任意转换,正是这一增强的直接成果。

Spark SQL的特点:

  • 引入了新的RDD类型SchemaRDD,可以象传统数据库定义表一样来定义SchemaRDD,
    SchemaRDD由定义了列数据类型的行对象构成。
  • SchemaRDD可以从RDD转换过来,也可以从Parquet文件读入,也可以使用HiveQL从Hive中获取。
  • 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。
  • 内嵌catalyst优化器对用户查询语句进行自动优化

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[2 ]SparkSQL vs DataFrame
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[3 ]catalyst优化器
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SparkSQL1.x 总体上由四个模块组成: core、 catalyst、 hive、 hiveThriftserver:
1) core处理数据的输入输出,从不同的数据源获取数据(RDD、Parquet、 json等),将查询结果输出成schemaRDD;
2) catalyst处理查询语句的整个处理过程,包括解析、绑定、优化、物理计划等,说其是优化器,还不如说是查询引擎;
3) hive对hive数据的处理
4) hive-ThriftServer提供CLI和JDBC/ODBC接口


[4 ]SparkSQL vs DataFrame

  • DataFrames and SQL提供一通用的方式访问多种数据源, 包含 Hive, Avro, Parquet, ORC, JSON, and JDBC. 甚至还可以join数据用这些数据源的数据
  • Spark SQL 重用Hive的 frontend and metastore, 可以访问、分析在Hive里面的数据, 查询, and UDFs.
### 回答1: Spark SQLSpark中用于处理结构化数据的模块。它提供了一种基于DataFrame和SQL的编程接口,可以方便地进行数据分析和处理。Spark SQL支持多种数据源,包括Hive、JSON、Parquet等,可以通过SQL语句或DataFrame API进行数据查询和操作。Spark SQL还支持用户自定义函数(UDF)和聚合函数(UDAF),可以满足更复杂的数据处理需求。Spark SQL的优势在于它可以与Spark的其他模块无缝集成,如Spark Streaming、MLlib等,可以构建完整的数据处理和分析流程。 ### 回答2: 本篇笔记主要是介绍Spark SQL的基本概念和编程模型。 Spark SQL是面向Spark计算引擎的一种高性能的分布式数据处理技术,它提供一种基本的高度抽象的编程模型,使得开发大规模的数据仓库和数据分析应用变得容易和高效。 Spark SQL最核心的概念就是DataFrames,DataFrame是RDD的超集,提供了更高层次的抽象和对数据的结构化的处理能力,在数据处理的过程中常常会用到一些基本的操作:过滤、选择、聚合、排序等等,而这些操作都可以一步一步地以DataFrame为基础完成。 在使用Spark SQL的过程中,可以通过DataFrame API和Spark SQL语言两种方式进行编程。DataFrame API是Spark SQL提供的一种编程API,它提供了常见的操作,如选择、过滤和聚合等。而Spark SQL语言则是一种基于SQL的编程语言,和传统的SQL查询语言类似,可以通过SQL查询语句来对数据进行查询和操作。Spark SQL可以支持多种数据源,包括JSON、Parquet、ORC、Hive、JDBC等等,因此可以轻松地读取和处理不同类型的数据源。 Spark SQL还提供了高级的功能,如User-Defined Functions(UDFs)、Window Functions和Structured Streaming等等。UDFs允许开发者自定义函数并在Spark SQL中使用,将SQL和代码结合起来,提高了处理数据的灵活性和可扩展性;Window Functions则是一种用来进行滑动窗口操作的函数,常常用于计算数据的局部或全局统计量;Structured Streaming提供了数据流处理的能力,并且实现了端到端的Exactly-Once语义。 总之,Spark SQL提供了很多的功能和便利,特别是在大数据处理和分析领域,它的优势尤为突出。结合Spark的强大计算能力和Spark SQL的抽象编程模型,在大规模的数据分析和仓库方面都具有非常高的可扩展性和灵活性。 ### 回答3: Spark SQLSpark生态系统中的一个组件,它负责处理结构化数据。它提供了SQL查询和DataFrame API,可以从不同的数据源中读取和处理数据。Spark SQL能够理解SQL语言,这使得开发人员可以使用传统的SQL查询方式来处理数据,同时还可以利用Spark的优势,例如分布式计算和内存缓存。 Spark SQL支持许多不同类型的数据源,包括Hive表、传统的RDD、Parquet文件、JSON文件、CSV文件和JDBC数据源等。Spark SQL可以通过使用数据源API将这些数据源加载到Spark中,然后可以在Spark中处理和查询这些数据。 Spark SQL还支持特定于数据源的优化器和执行引擎,这允许Spark SQL针对不同的数据源执行优化操作。例如,使用Hive数据源时,Spark SQL会使用Hive的元数据来优化查询计划。当使用Parquet文件格式时,Spark SQL会使用Parquet文件中的元数据来优化查询计划。 在Spark SQL中,DataFrame是一种非常重要的概念。它是一种强类型的分布式数据集,可以使用DataFrame API进行操作。DataFrame API是一种更面向数据的API,例如过滤数据、聚合数据等。Spark SQL中的DataFrame可以看作是类似于表的对象,它可以和Spark SQL中的SQL查询混合使用。 除了DataFrame API和SQL查询,Spark SQL还支持UDF(用户自定义函数)。UDF允许用户在SQL查询或DataFrame API中定义自己的函数,以实现更复杂的数据操作。使用UDF时,用户可以使用累加器和广播变量等Spark的分布式计算功能,使得UDF具备高性能和可伸缩性。 总之,Spark SQL是大数据处理领域中一种非常方便和强大的处理结构化数据的工具。它可以方便地与其他Spark组件结合使用,例如Spark Streaming、Spark MLlib等。使用Spark SQL,开发人员可以在不同的数据源之间轻松地查询和转换数据,并利用Spark分布式计算的优势,实现高性能和可伸缩性的数据处理。
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