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SparkSQL 整体介绍

是什么     SparkSql 是Spark提供的 高级模块,用于处理结构化数据,开发人员可以使用HiveQL 和SQL语言 实现基于RDD的大数据分析,     底层基于RDD进行操作,是一种特殊的RDD,DataFrameRDD类型     1. 将SQL查询与Spark无缝混合,可以使用SQL或者DataFrame API在Spark中进行结构化数据查询     2. 提供了统一的数据访问接口,包括Hive,Avro,Parquet,ORC,Json及JDBC     3. 可以在现有的Hive上运行SQL或HiveQL进行查询, 完全兼容HiveQL,原来对Hive的SQL操作可以迁移到Spark上     4. 可以为商业智能工具提供JDBC或ODBC连接 SparkSql 与RDD 的区别     RDD就是SparkCore,对于一般开发人员来说,基于RDD的Spark数据分析 并不友好,SparkCore提供了大量的RDD接口进行操作,开发人员需要记忆大量的API接口,而且操作效率不一定最优化。     SparkSQl体层也是调用RDD进行操作,只不过对底层调用的RDD进行了封装,为DataFrameRDD。SparkSQL 执行语句类似SQL语法,对于数据SQL语句的开发人员来说,容易上手,开发效率高。并且基于DataFrameRDD的RDD对底层RDD进行了优化,执行效率更高。 SparkSql 与Hive的区别     SparkSQL底层是基于Spark,调用RDD进行数据处理,Hive底层是基于Hdfs的Yarn进行任务调度,调用MapReduce 进行数据处理。SparkSQl扮演的角色和Hive是一样的,只不过一个是基于Spark,一个基于Hdfs,一个底层调用RDD,一个底层调用MapReduce进行数据处理。所以说SparkSQL就是修改了Hive的底层调用逻辑,把原来的MapReduce引擎修改为RDD引擎,完全兼容HiveSQl语法。 SparkSql 优势     1. 基于RDD,对基础RDD进行了封装,提供了更加高效的DataFrameRDD,运行效率更加高效     2. 基于HiveSQL,提供了类似SQL的语法操作,方便数据SQL语法的开发人员进行Spark数据开发。     3. 提供了同意的数据访问接口,包括JDBC,Hive,Json等     4. 对BI提供了JDBC和ODBC的连接。 SparkSql 重要概念     1. SQL:SQL语句,提供了SQL语法,可以像操作本地数据库一样对基于Spark的大数据进行数据分析     2. DataFrame:数据集,对RDD的底层进了封装,可过DataFrame可以直接进行数据分析     3. Schema:模式,对于存在于Hdfs的文本数据,需要定义模式,简单来说就是需要指定表头定义,包括字段名称,类型等信息,类似于数据库中的表定义,只有定义了Schema模式,才能对DataFrame数据进行SQL分析。     4. SparkSQL版本:目前SparkSQL版本有1.x 和 2.x , 2.x版本开发中对 数据操作与1.x 有差别,不过2.x 对 1.x 是兼容的。     5. SparkContext:SparkContext 是1.x 中 SparkSQL的创建形式,需要指定SparkConf 配置文件等信息     6. SparkSession:SparkSession是2.x 中的 SparkSQL的创建形式,支持直接进行数据设置。 SparkSql 代码编写     基于1.x 的SparkSQL 创建执行         1. 创建SparkConf及SparkContext         2. 创建RDD         3. 转换RDD字段         4. 创建SparkSchema         5. 结合RDD字段和Schema,生成DataFrameRDD         6. 执行SparkSQL语句         7. 提交SparkSession 会话(因为前面接口都为Transformation 类型)     基于2.x 的SparkSQL创建执行         1. 创建SparkSession         2. 创建RDD         3. 转换RDD字段         4. 定义SparkSchema         5. 指定Schema。此时RDD已经为DataFrameRDD         6. 执行SparkSQL语法         7. 提交会话,查看结构 以上是对SparkSQL的一个整体介绍,后面会对Spar

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