大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于sparksql编程初级教程的问题,于是小编就整理了5个相关介绍sparksql编程初级教程的解答,让我们一起看看吧。
hive和sparksql的区别?
功能点上: hive:
2、数据清洗 spark:1、数据清洗 2、流式计算 hive可以通过Hql方式读hive数据进行数据清洗 spark可以通过sparkSQL或sparkCore方式进行数据清洗,可以读取的数据源包活jdbc,hive,elasticsearch,文件等 所以spark可以取代hive的数据清洗功能,也可以把hive做为数据源 hive的强项在于1、大数据存储,2、通过sql方式进行MapReduce操作,降低大数据使用门槛 spark强项在于1、基于内存的MapReduce操作,速度快2、流式计算(对标产品flink,storm)
sparksql可以处理外部数据库吗?
可以处理外部数据
Spark SQL开放了一系列接入外部数据源的接口,来让开发者可以实现Spark SQL可以加载任何地方的数据,例如mysql,hive,hdfs,hbase等,而且支持很多种格式如json, parquet, ***ro, csv格式…
Spark SQL的DataFrame接口支持多种数据源的操作。一个DataFrame可以进行RDDs方式的操作,也可以被注册为临时表。把DataFrame注册为临时表之后,就可以对该DataFrame执行SQL查询。
spark是hadoop结构中的重要一员?
Spark是基于内存的迭代计算框架,适用于需要多次操作特定数据集的应用场合,如pageRank、K-Means等算法就非常适合内存迭代计算。 Spark整个生态体系正逐渐完善中,GraphX 、 SparkSQL、 SparkStreaming 、 MLlib,等到Spark有了自己的数据仓库后,那就完全能与Hadoop生态体系相媲美。
spark发明人?
2009年。
Spark的简史
1、2009年,Spark诞生于伯克利大学AMPLab,属于伯克利大学的研究性项目;
3、2012年,Spark第一篇论文发布,第一个正式版(Spark 0.6.0)发布;
2019年3月20日Spark最初由美国加州伯克利大学的AMP实验室于2009年开发,是基于内存计算的大数据并行计算框架,可用于构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。
如何从零开始、系统地学习大数据?
学习大数据可以有以下几个步骤:
大数据已经初步形成了一个产业链,在数据***集、数据存储、数据安全、数据分析、数据呈现、数据应用等有大量的岗位,不同的岗位需要具备不同的知识结构,所以首先要选择一个适合自己的方向。
2、学习编程等基础知识
大数据的基础知识是数学、统计学和计算机,可以从编程语言开始学起,Python、Java、Scala、R、Go等语言在大数据领域都有一定的应用场景,可以选择一门学习。大数据开发方向建议选择J***a、Scala,数据分析方向建议学习Python、R。
3、学习大数据平台知识
入门学习Hadoop或者Spark,Hadoop平台经过多年的发展已经形成了较为完成的应用生态,相关的成熟案例也比较多,产品插件也越来越丰富。
一句话,首先要搞清楚大数据产业链的情况,接下来要明确大数据技术栈也就是相关技术体系,最后定下学习目标和应用方向,结合自己的兴趣或工作需求,找一个点猛扎进去,掌握这个点的相关技术。
大数据时代各种技术日新月异,想要保持竞争力就必须得不断地学习。写这些文章的目的是希望能帮到一些人了解学习大数据相关知识 。加米谷大数据,大数据人才培养机构,喜欢看的同学可以关注下,每天花一点时间学习,长期积累总是会有收获的。
到此,以上就是小编对于sparksql编程初级教程的问题就介绍到这了,希望介绍关于sparksql编程初级教程的5点解答对大家有用。