Spark SQL,flink sql

Spark SQL,flink sql

∪△∪ 1. 提交SparkSQL代码2. catalyst优化a. 生成原始AST语法树b. 标记AST元数据c. 进行断言下推和列值裁剪，以及其他方面的优化作用在AST上d. 将最终AST得到，生Spark SQL lets you query structured data inside Spark programs, using either SQL or a familiar DataFrame API. Usable in Java, Scala, Python and R. results = spar

Spark SQL也可以通过设置参数来使其符合ANSI标准(结构化查询语言(SQL)是用于访问和管理数据库的数据库管理员(DBA)的标准语言),通过设置spark.sql.ansi.enabled=’true’默认值是falSparkSQL是Spark的一个模块，用于处理海量结构化数据。SparkSQL是非常成熟的海量结构化数据处理框架. 学习SparkSQL主要在2个点：SparkSQL本身十分优秀，支持SQL语言\性能强\可以

在老的版本中，SparkSQL提供两种SQL查询起始点：一个叫SQLContext,用于Spark自己提供的SQL查询；一个叫HiveContext,用于连接Hive的查询。SparkSession是Spark最新的SQL查询起始点，实Spark SQL增加了SchemaRDD(即带有Schema信息的RDD),使用户可以在Spark SQL中执行SQL语句，数据既可以来自RDD,也可以来自Hive、HDFS、Cassandra等外部数据源，还

⊙０⊙ 一、SparkSQL和Hive的异同Hive和Spark 均是：“分布式SQL计算引擎”均是构建大规模结构化数据计算的绝佳利器，同时SparkSQL拥有更好的性能目前，企业中使用Hive仍旧居多，但SparkSQLDataSet是Spark 1.6中添加的新接口，是DataFrame的扩展，它具有RDD的优点（强类型输入，支持强大的lambda函数）以及Spark SQL的优化执行引擎的优点。可以通过JVM对象构建DataSet，然后使用函数转

Spark SQL is a Spark module for structured data processing. Unlike the basic Spark RDD API, the interfaces provided by Spark SQL provide Spark with more informati1、sparkSQL层级当我们想用sparkSQL来解决我们的需求时，其实说简单也简单，就经历了三步：读入数据-> 对数据进行处理-> 写入最后结果，那么这三个步骤用的主要