spark作者源地址 mysql作为数据源可否直接用spark处理？
mysql作为数据源可否直接用spark处理？
谢谢。Spark通过JDBC从RDB查询数据源。不过，Spark对JDBC的支持也是一个渐进的演进过程，关键是1.3版的引入，也就是数据帧。在1.3之前，spark使用JDBCRDD处理对JDBC的查询。它实现了标准的RDD接口，如分区和计算。但对很多用户来说太复杂了。从1.3开始，您可以直接用DF接口做同样的事情。例如，下面的代码可以完成一个RDB表的查询
如您所见，无论数据源（hive、parquet，甚至NoSQL）的数据来自何处，在引入数据帧后，其代码都非常相似，结果就是数据帧，您可以尽可能地将它们混合在一起。至于dataframe如何支持多个数据源以及如何优化它们，我将再次讨论源代码。
spark sql构建特征？
1. 易于集成
SQL查询和Spark程序的无缝混合
不同语言的代码开发
2。统一数据源访问
以相同的方式连接到任何数据源。以后，sparksql可以使用统一的方式连接到任何外部数据源，而无需使用不同的api
3。兼容hive
sparksql可以支持hivesql语法sparksql兼容hivesql
4。支持标准数据库连接
sparksql支持标准数据库连接JDBC或ODBC
功能点：配置单元：[1，数据存储
hive和sparksql的区别？
hive是一个基于HDFS的数据仓库，提供了一个基于SQL模型的查询引擎，用于存储大数据的数据仓库的分布式交互查询。Spark SQL不能完全取代hive。它取代了hive的查询引擎。因为它的底层基于Spark自身基于内存的特性，Spark SQL的速度比hive的查询引擎快几倍。Spark本身不提供存储，因此它不能取代hive作为数据仓库的功能。sparksql相对于hive的另一个优势是它支持大量不同的数据源，包括hive、JSON、parquet、JDBC等等。由于sparksql是spark技术的核心，基于RDD，可以与spark的其他组件无缝集成，实现许多复杂的功能。例如，sparksql支持可以直接为HDFS文件执行SQL语句。
spark作者源地址 mysql二进制安装 spark自定义listener
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，本站不承担相关法律责任.如有侵权/违法内容,本站将立刻删除。
