和 RDD 不同, SparkSQL 的 Dataset 和 SQL 并不是直接生成计划交给集群执行, 而是经过了一个叫做 Catalyst 的优化器, 这个优化器能够自动帮助开发者优化代码
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
1.SparkSql通过Parser（解析器）把Sql转化成UnResolved Logical Plan（这是一棵Parsed Logical Plan AST语法树）。
本文介绍了 SparkSQL 和 Flink 对于批流支持的特性以及批流一体化支持框架的难点。在介绍批流一体化实现的同时，重点分析了基于普元 SparkSQL-Flow 框架对批流支持的一种实现方式。希望对大家的工作有所帮助，也希望能对 DatasetFlow 模型作为框架实现提供一些启发。
学习目标 1. 学习Spark配置，掌握Spark集群部署； 2. 学习RDD和Scala，掌握Spark调优和应用开发； 3. 掌握Spark Streaming、Spark Sql使用技巧； 4. 学习MLib、SparkR和其他Spark生态组件； 学习对象 计算机专业背景的学生； 大数据工程师； 讲师介绍 罗老师，12年开始从事hadoop领域技术研究，14年专职从事spark技术研究与开发，目前在企业里从事spark相关工作，同时负责企业的内训，主讲spark部分。在14年夏做为Hadoop培训讲
Spark SQL允许开发人员直接处理RDD，同时可以查询在Hive上存储的外部数据。Spark SQL的一个重要特点就是能够统一处理关系表和RDD，使得开发人员可以轻松的使用SQL命令进行外部查询，同时进行更加复杂的数据分析。
有赞数据平台从 2017 年上半年开始，逐步使用 SparkSQL 替代 Hive 执行离线任务，目前 SparkSQL 每天的运行作业数量5000个，占离线作业数目的55%，消耗的 cpu 资源占集群总资源的50%左右。本文介绍由 SparkSQL 替换 Hive 过程中碰到的问题以及处理经验和优化建议，包括以下方面的内容：
SparkSql是架构在Spark计算框架之上的分布式Sql引擎，使用DataFrame和DataSet承载结构化和半结构化数据来实现数据复杂查询处理，提供的DSL可以直接使用scala语言完成Sql查询，同时也使用thriftserver提供服务化的Sql查询功能。SparkSql提供了DataSource API，用户通过这套API可以自己开发一套Connector，直接查询各类数据源，数据源包括NoSql、RDBMS、搜索引擎以及HDFS等分布式文件系统上的文件等。和SparkSql类似的系统有Hive、PrestoDB以及Impala，这类系统都属于所谓的"Sql on Hadoop"系统,每个都相当火爆，毕竟在这个不搞SQL就是耍流氓的年代，没SQL确实很难找到用户使用。
Spark是在借鉴了MapReduce之上发展而来的，继承了其分布式并行计算的优点并改进了MapReduce明显的缺陷。Spark主要包含了Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、MLLib和GraphX等组件。
在之前的博客SparkSQL系列中，已经大致为大家介绍了DataFrame,DataSet的概念以及它们之间与RDD之间的互转的操作描述。本篇博客，为大家带来的是关于如何在IDEA上创建SparkSQL程序，并实现数据查询与(DataFrame,DataSet,RDD)互相转换的功能!
在 2019 年 1 月份的时候，我们发表过一篇博客 SparkSQL在有赞大数据的实践，里面讲述我们在 Spark 里所做的一些优化和任务迁移相关的内容。本文会接着上次的话题继续讲一下我们之后在 SparkSQL 上所做的一些改进，以及如何做到 SparkSQL 占比提升到 91% 以上，最后也分享一些在 Spark 踩过的坑和经验希望能帮助到大家。
SparkSql SparkSql是架构在spark计算框架之上的分布式Sql引擎，使用DataFrame和DataSet承载结构化和半结构化数据来实现数据复杂查询处理，提供的DSL可以直接使用scala语言完成sql查询，同时也使用thrift server提供服务化的Sql查询功能。SparkSql提供了Data Source API，用户通过这套API可以自己开发一套Connector，直接查询各类数据源，包括NoSql、RDBMS、搜索引擎以及HDFS等分布式FS上的文件等。和SparkSql类似的
Qcon 全球软件开发者大会2016北京站 演讲主题：Spark在360的大规模实践与经验分享 李远策 360-Spark集群概况 360-Spark集群概况 360-Spark应用 MLLib
SparkSql是架构在Spark计算框架之上的分布式Sql引擎，使用DataFrame和DataSet承载结构化和半结构化数据来实现数据复杂查询处理，提供的DSL 可以直 接使用scala语言完成Sql查询，同时也使用thriftserver提供服务化的Sql查询功能。SparkSql提供了DataSource API，用户通过这套API可以自己开发一套Connector，直接查询各类数据源，数据源包括NoSql、RDBMS、搜索引擎以及HDFS等分布式文件系统上的文件等。
导语：Spark 为结构化数据处理引入了一个称为 Spark SQL 的编程模块。它提供了一个称为 DataFrame 的编程抽象，并且可以充当分布式 SQL 查询引擎。
学了一段时间的SparkSQL，相信大家都已经知道了SparkSQL是一个相当强大的存在，它在一个项目的架构中扮演着离线数据处理的"角色"，相较于前面学过的HQL，SparkSQL能明显提高数据的处理效率。正因为如此，SparkSQL就会涉及到与多种的数据源进行一个交互的过程。那到底是如何交互的呢，下文或许能给你带来答案…
Spark通过Spark-SQL使用hive 语句,操作hive,底层运行的还是 spark rdd。
sparksession rdd sparkcontext sparksql sqlcontent dstream streammingcontext hivesql hivecontext
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。
SparkSQL虽然可以访问MySQL数据，但是对于MySQL的空间字段，SparkSQL并没有提供内置函数去解析
SparkSQL是Spark新推出来的一个模块。关于SparkSQL的八卦其实知道的不多，但是技术上倒能说几句。 早先我文章提到了Shark是个失败的作品。这个观点从Shark出来不久我就这样觉得了。SparkSQL的论文承认Spark团队也认为Shark是一条胡同走到黑的选择。既不能够对本地的RDD做查询，也不能有效和其他的Spark的模块交互。英雄所见略同。当然狗熊所见也差不多。至于是英雄还是狗熊，各位看官自己判断。 SparkSQL最主要的东西有两个，一个是DataFrame全面取代了RDD。我必
sparksql中有一些容易混淆的概念，大家在面试时也会经常被问到join和shuffle相关的问题：
Hive是Shark的前身，Shark是SparkSQL的前身,SparkSQL产生的根本原因是其完全脱离了Hive的限制。
sparksql类似于hive，但它基于内存，而hive基于mapreduce，而mapreduce又基于磁盘，所以spark处理数据快得多。 sparksql不止有sql语句，现在他还有Dataframe的API，Dataframe比写RDD要快。dataframe将非结构化数据schema化。 sparksql类比于hive可以发现，hive在mapreduce上做了一个框架，而sparksql是在spark core里的rdd里面多出来的一个框架，并且还多了dataframe这样的简便框架，dataframe最终也是转换为RDD的操作 前提：打开spark—master和spark—slave（前面有讲过，我们用的是standalone模式，由master和worker去操作driver和executer） （1）首先打开jupyter
无论Hive还是SparkSQL分析处理数据时，往往需要使用函数，SparkSQL模块本身自带很多实现公共功能的函数，在org.apache.spark.sql.functions中。SparkSQL与Hive一样支持定义函数：UDF和UDAF，尤其是UDF函数在实际项目中使用最为广泛。
之前博主利用业余时间，梳理了一份《SparkSQL编程系列》，奈何当时考虑不周，写的不是很详细。于是在正式开始学习了之后，决定整理一篇适合像我一样的小白级别都能看得懂的IDEA操作SparkSQL教程，于是就有了下文…
本篇博客，博主为大家分享的内容是如何实现Spark on Hive,即让Hive只作为存储角色，Spark负责sql解析优化，执行…话不多说，直接上车！
公众号开了快一年了，名字叫学一学大数据。但是一直没有分享关于大数据的文章，如是就抽出时间来给大家分享下大数据整理的技术路线及生态全景。 先扯一下大数据的4V特征： 数据量大，TB->PB 数据类型繁多，结构化、非结构化文本、日志、视频、图片、地理位置等； 商业价值高，但是这种价值需要在海量数据之上，通过数据分析与机器学习更快速的挖掘出来； 处理时效性高，海量数据的处理需求不再局限在离线计算当中。 现如今，正式为了应对大数据的这几个特点，开源的大数据框架越来越多，越来越强，先列举一些常见的： 文件存储：Had
经常有初学者在博客和QQ问我，自己想往大数据方向发展，该学哪些技术，学习路线是什么样的，觉得大数据很火，就业很好，薪资很高。如果自己很迷茫，为了这些原因想往大数据方向发展，也可以，那么我就想问一下，你
近几年我们经常听到AI人工智能、大数据、机械进修等等，似乎良多企业都已经涉足这些行业停止研究，那么想体味、想进入这些行业我们应该怎样做呢？科多大数据带你来进修一下。
在SparkSQL模块，提供一套完成API接口，用于方便读写外部数据源的的数据（从Spark 1.4版本提供），框架本身内置外部数据源：
很多初学者在萌生向大数据方向发展的想法之后，不免产生一些疑问，应该怎样入门？应该学习哪些技术？学习路线又是什么？
http://dcx.sap.com/1201/zh/dbspatial/pg-api-spatial-st-geometry-type.html
• 与Presto、SparkSQL或Hive on Tez相比，Hive-LLAP有多快？
SparkSQL简介及入门 一、概述 Spark为结构化数据处理引入了一个称为Spark SQL的编程模块。它提供了一个称为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、SparkSQL的由来 SparkSQL的前身是Shark。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，Hive应运而生，是当时唯一运行在hadoop上的SQL-on-Hadoop工具。但是，MapReduc
很多人都知道大数据很火，就业很好，薪资很高，想往大数据方向发展。但该学哪些技术，学习路线是什么样的呢？用不用参加大数据培训呢？如果自己很迷茫，为了这些原因想往大数据方向发展，也可以，那么大讲台老师就想问一下，你的专业是什么，对于计算机/软件，你的兴趣是什么？是计算机专业，对操作系统、硬件、网络、服务器感兴趣？是软件专业，对软件开发、编程、写代码感兴趣？还是数学、统计学专业，对数据和数字特别感兴趣。
问题导读 1.你认为SparkContext的作用是什么？ 2.SQLContext 和HiveContext的区别是什么？ 3.SQLContext、HiveContext与SparkContext的区别是什么？ 第一步spark driver 应用程序创建SparkContext，SparkContext 允许spark driver 应用程序通过资源管理器访问集群。资源管理器可以是Yarn，或则spark集群管理器。为了创建SparkContext，你可以第一步创建SparkConf，Spa
1、数据采集如何完成 OGG 不要涉及，Oracle DBA完成 Canal数据采集，一定知道高可用HA集群模式 2、数据量大小 Kafka topic 数据存储生命周期（多久） 7天
使用Spark开发代码过程时，很多时候当前库中的算子不能满足业务需求。此时，UDFs(user defined functions) 派上非常大的作用。基于DataFrame(或者DataSet) 的Java(或Python、Scale) 可以轻松的定义注册UDF，但是想在SQL(SparkSQL、Hive) 中自定义或者想共用就遇到困难。这时，可以先按照一定规约自定义函数，再向Spark(或Hive)注册为永久函数，实现在Spark和Hive共享UDF的目的。
导读： 第一章：初识Hadoop 第二章：更高效的WordCount 第三章：把别处的数据搞到Hadoop上 第四章：把Hadoop上的数据搞到别处去 第五章：快一点吧，我的SQL 第六章：一夫多妻制 第七章：越来越多的分析任务 第八章：我的数据要实时 第九章：我的数据要对外 第十章：牛逼高大上的机器学习 经常有初学者在博客和QQ问我，自己想往大数据方向发展，该学哪些技术，学习路线是什么样的，觉得大数据很火，就业很好，薪资很高。如果自己很迷茫，为了这些原因想往大数据方向发展，也可以，那么我就想问一下，你
Spark为结构化数据处理引入了一个称为Spark SQL的编程模块。它提供了一个称为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。
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就易用性而言，对比传统的MapReduce API，Spark的RDD API有了数量级的飞跃并不为过。然而，对于没有MapReduce和函数式编程经验的新手来说，RDD API仍然存在着一定的门槛。
SparkSQL模块从Hive框架衍生发展而来，所以Hive提供的所有功能（数据分析交互式方式）都支持，文档：http://spark.apache.org/docs/2.4.5/sql-distributed-sql-engine.html。
1.下载tar包，在客户端窗口上执行 wget -c http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/hive-1.1.0-cdh5.7.0.tar.gz 2.解压到app目录下 tar -zxvf hive-1.1.0-cdh5.7.0.tar.gz -C ~/app 3.配置~/.bash_profile export HIVE_HOME=/home/hadoop/app/hive-1.1.0-cdh5.7.0 export PATH=$HIVE_HOME/bin:
前面介绍了很多关于Spark性能的调优手段，今天来介绍一下Spark性能调优的最后一个点，就是关于Spark中常用算子的调优。废话不多说，直接进入正文；
前些天碰见个需求，摘取其中一小部分，有用户表，医院表，地区表，以医院和日期（天）的维度下，获取总数。
0. SparkSQL SparkSQL完全脱离了Hive的限制。 SparkSQL支持查询原生的RDD。
而我们在产品开发过程中，可能需要用到spark-sql来进行数据加工，本文就采用脚本的方式，调用spark-shell来进行数据的处理，执行需要的sql语句。
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