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4个相关介绍sparksql编程初级教程的解答,让我们一起看看吧。
sparkSQL字符串匹配?
这里对sql常用的一些正则匹配作一些匹配,都是来源别人博客,此处稍作整理和总结。mark一下
1、sql中有like 和 rlike,具体区别
like:
%:匹配零个及多个任意字符
_:与任意单字符匹配
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和sql的区别?
Spark SQL 在 Spark1.x 中和传统 SQL 不完全一致。
但是在 Spark2.x 版本中遵循的美国的ANSI的SQL2003完全标准sql 。
oracle和mysql都有自己的语法规则,平时所使用的 SQL 语句都不是标准 SQL 。
平时用的 mysql 和 oracle 以及 hive,都是部分遵循标准SQL 。
在大数据中,如何使用spark?
Spark与Hadoop的功能性质都是一样的,就是提供为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎---开源集群计算环境。简单通俗点讲,就是Spark集群能够容纳足够大规模(就是未知而且规模不停增长的)数据,在这个集群运行环境中,还能够不停的反复操作数据,还要速度非常快,还有稳定性等等,在此基础上,通过开发的分析软件,快速的以不同形式的比如图表,表格等形式提供分析结果。
Spark与Hadoop相似,但总体来说比Hadoop有优势,主要表现在某些工作负载方面比Hadoop更加优越,比如内存计算下Spark比Hadoop快很多倍,提供了80多个高级运算符很易用,提供了大量的库包括SQL、DataFrames、MLlib、GraphX、Spark Streaming等可以在同一个应用程序中无缝组合使用这些库。
典型的应用场景比如大数据在广告、分析报表、推荐系统等方面的应用,比如大数据做应用分析、效果分析、定向优化、优化排名、个性化推荐、热点点击分析等等。Spark主要使用SCALA(面向对象、函数式编程语言)来实现,当然也支持Java、Python等语言。
目前用得比较成功的比如:①腾讯社交广告(原名广点通)。借助Spark快速迭代的优势,实现了实时***集、分析、预测,在广告投放系统上,可以达到支持每天上百亿的请求数据量。而其日志数据即时查询也是达到了非常快速。②淘宝。搜索和广告业务使用Spark,用于推荐相关算法上,解决了许多问题。③优酷土豆。开始使用的是Hadoop,出现了很多问题,包括商业智能反应速度慢,效率不高等。后使用Spark,性能提升很多,交互响应很快。
Spark是大数据[_a***_]中最为火爆的一个分布式计算框架。
我们把Spark部署在几个或几百甚至几千服务器上后形成一个系统,然后往这个系统提交Spark作业,作业在这些服务器上分布式并行高效执行,执行结果由Spark返回给我们。
Spark及其之上的子框架(如Spark Streaming、Spark MLlib、Spark SQL等)支持多种作业类型,应用范围很广场景很丰富。典型的应用场景有:数据统计分析(如传统Oracle、MySQL做的),尤其是海量数据在大规模Spark系统中非常高效,还有海量数据挖掘方面啊,推荐系统啊,风控系统啊,只要跟数据相关的,基本上都是Spark能做的。
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4点解答对大家有用。