4-1 课程目录

Spark SQL前世今生 SQL on Hadoop常用框架介绍

Spark SQL概述 Spark SQL愿景

Spark SQL架构

 

4-2 -Spark SQL前世今生

为什么使用SQL

1）事实上的标准 2）简单易用 3）受众面大

文本文件统计分析

id,name,age,city

1001,zhangsan,45,beijing

1002,kusu,39,shanghai

1003,wangwu,34,tianjin

........

table定义：person

column定义

id：int

name：string

age:int

city:string

hive: load data

sql:query...

Hive:类似于sql的hive QL语言,sql==>mapreduce

特点：mapreduce

改进：hive on tez,hive on spark, hive on mareduce

Shark:hive on spark==>shark(hive on spark)

shark推出：欢迎，基于spark，基于内存的列式存储，与hive能够兼容

缺点：hql 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mr作业替换成spark作业。

Shark终止以后，产生了2个分支

1）hive on spark

hive社区，源码在hive中

2）spark sql

spark社区，源码在spark中

支持多种数据源，多种优化技术，扩展性很好

 

4-3 -SQL on Hadoop常用框架介绍

1）hive

SQL==》mapreduce

metastore:元数据

sql:database,table,view

facebook

2)impala

cloudera:cdh(建议大家在生产环境使用hadoop系列版本）、cm

sql:自己的守护进程执行的，非mr

3)presto

facebook

京东

sql

4)drill

sql

访问:hdfs ，rebms，json,hbase,mangodb,s3,hive

5)spark sql

sql

dataframe/dataset api

metastore

访问:hdfs ，rebms，json,hbase,mangodb,s3,hive

 

4-4 -Spark SQL概述

 

官网：https://spark.apache.org/sql/

 

Spark SQL is Apache Spark's module for working with structured data.

 

 

Spark sql它不仅仅是访问或者操作sql功能，还提供了其他丰富的操作，外部数据源，优化

Spark SQl概述小结

1)spark sql 的应用并不局限于sql

2）访问hive，json，parquet等文件的数据

3）SQL只是spark SQL的一个功能而已

==》spark SQL这个名字并不恰当

4）spark SQL提供了SQL的api，dateframe和dataset的api

4-5 -Spark SQL愿景

4-6 -Spark SQL架构