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标题: 【上海校区】spark项目学习--days2-Spark SQL [打印本页]

作者: 不二晨 时间: 2018-10-8 10:58
标题: 【上海校区】spark项目学习--days2-Spark SQL
本帖最后由不二晨于 2018-10-9 10:59 编辑

1.Spark SQL 概述
（1）为什么需要SQL
1）事实上的标准
2）简单易学
Hive：类似于sql的Hive QL语言 sql==>mapreduce
特点：基于mapreduce
改进：基于tez spark
Spark：分布式的基于内存的计算框架
hive on spark ==> shark（hive on spark）
优点：基于spark、基于内存的列式存储、与hive能够兼容
缺点：hive ql的解析、逻辑执行计划生成、执行计划的优化是依赖于hive的，仅仅只是把物理执行计划从mapreduce作业变成了spark作业

2.SQL on Hadoop常用框架
（1）Hive
1）sql==>mapreduce
2）metastore：元数据
3）sql:database、table、view
4）由facebook开源
（2）impala
1）cloudera公司：cdh（建议在生产上使用的hadoop系列版本）、cm（具有图形界面）
2）sql：自己的守护进程执行的，非mr，基于内存的
3）metastore：元数据
（3）presto
1）facebook开源，京东用的很多
（4）drill
1）sql
2）访问hdfs rdbms json hbase mangodb s3 hive
（5）Spark SQL
1）sql
2）dataframe dataset api
3）hdfs rdbms json hbase mangodb s3 hive 外部数据源

3.Spark SQL概述（处理结构化数据）
1）不仅仅有访问或者操作SQL的功能，还提供了其他的非常丰富的操作：外部数据源，优化
2）能够访问hive jison parquet等文件的数据
3）SQL只是Spark SQL的一个功能
4）Spark SQL提供了SQL的API DataFrame和Dataset的API

4. hive to spark SQL
1.SQLContext/HiveContext/SparkSession的使用
（1）SQLContext 在Spark1.0中使用
（2）HiveContext 在Spark1.0中使用
1）to use a HiveContext,you do not need to have an hive setup
（3）SparkSession 在Spark2.0中使用

2. Spark-shell/spark-sql的使用
（1）Spark速度比Hive快很多
（2）Spark-shell和Spark-sql用法差不多
执行过程：
1）解析成逻辑计划
2）Spark自身会进行一次计划优化
3）生成物理执行计划，交给Spark执行
（3）过程：
1）hive-site.xml配置文件（添加，放到spark下的conf中）
2）--jars传递mysql驱动包

3. thriftserver/beeline的使用
（1）首先启动服务（要使用--jars传mysql驱动）
（2）启动beeline beeline -u jdbc:hive2://localhost:10000 -n hadoop 连接到thriftserver

4.thriftserver和普通的spark-shell/spark-sql有什么区别？
（1）spark-shell/spark-sql都是对应的一个spark application
（2）thriftserver，不管启动多少个客户端（beeline/code）,永远都是一个spark application
解决了一个数据共享问题，多个客户端可以共享数据；（客户端是指通过JDBC方式连接）

5.jdbc方式编程访问
在使用JDBC开发时，一定要记得先启动thriftserver
【转载】https://blog.csdn.net/canglan211 ... 512?utm_source=copy

作者: 不二晨 时间: 2018-10-10 11:41
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作者: 魔都黑马少年梦 时间: 2018-11-1 16:33

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