java解析多层嵌套json spark SQL和hive到底什么关系？

spark SQL和hive到底什么关系？

Hive是一种基于HDFS的数据仓库，提供了一种基于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的核心组件有几部分？

实现了spark的基本功能，包括任务调度、内存管理、错误恢复和存储系统交互。Spark内核还包含了弹性分布式数据集的定义

Spark是一个用来操作结构化数据SQL的程序，我们可以使用SQL或hive（HQL）来查询数据，支持多种数据源，比如hive表是JSON，除了提供SQL查询接口外，还支持SQL与传统RDD的结合，开发人员可以使用SQL和编程（API）同时查询和分析应用程序中的数据。

它是spark提供的用于实时数据流计算的组件。例如，web服务器日志或消息队列是数据流。

Spark提供了一个通用机器学习函数库，包括许多机器学习算法，如分类、回归、聚类、协作过滤等。

用于图形计算，如社交网络朋友图。

sparksql怎么把df注册成表？

在spark SQL中创建dataframe，开发人员可以轻松地将各种内部和外部独立和分布式数据转换为dataframe。下面的Python示例代码充分反映了spark SQL 1.3.0中dataframe数据源的多样性和简单性：#construct dataframeusers from users table in hive=sqlContext.table表（“users”）加载S3上的JSON文件日志=sqlContext.load文件（“s3n://path/to/数据.json", “JSON”）#加载拼花文件单击HDFS=sqlContext.load文件(" hdfs://path/to/data.parquet“，”parquet“）#通过JDBC访问MySQL注释=sqlContext.jdbc文件(" jdbc:mysql：//localhost/comments“，“用户）”）#=sparkContext.text文件(" 文章.txt“”.flatMap（λ线：行。拆分（））.map（lambda word:（word，1））.reduceByKey（lambda a，b:a b）字数=sqlContext.createDataFrame（RDD，[“word”，“count”]）将本地数据容器转换为dataframedata=[（“Alice”，21），（“Bob”，24）]人=sqlContext.createDataFrame（数据，[“姓名”，“年龄”]）#=sqlContext.createDataFrame（潘达斯夫）

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