Spark-SQL前世今生-spark介绍 spark入门

时间:2021-04-26 10:16:19
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文件名称:Spark-SQL前世今生-spark介绍 spark入门
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文件格式:PPT
更新时间:2021-04-26 10:16:19
spark学习 spark介绍 大数据ppt spark ppt Spark-SQL前世今生(一) Spark 1.0版本开始,推出了Spark SQL。其实最早使用的,都是Hadoop自己的Hive查询引擎;但是后来Spark提供了Shark;再后来Shark被淘汰,推出了Spark SQL。Shark的性能比Hive就要高出一个数量级,而Spark SQL的性能又比Shark高出一个数量级。 最早来说,Hive的诞生,主要是因为要让那些不熟悉Java,无法深入进行MapReduce编程的数据分析师,能够使用他们熟悉的关系型数据库的SQL模型,来操作HDFS上的数据。因此推出了Hive。Hive底层基于MapReduce实现SQL功能,能够让数据分析人员,以及数据开发人员,方便的使用Hive进行数据仓库的建模和建设,然后使用SQL模型针对数据仓库中的数据进行统计和分析。但是Hive有个致命的缺陷,就是它的底层基于MapReduce,而MapReduce的shuffle又是基于磁盘的,因此导致Hive的性能异常低下。经常出现复杂的SQL ETL,要运行数个小时,甚至数十个小时的情况。 后来,Spark推出了Shark,Shark与Hive实际上还是紧密关联的,Shark底层很多东西还是依赖于Hive,但是修改了内存管理、物理计划、执行三个模块,底层使用Spark的基于内存的计算模型,从而让性能比Hive提升了数倍到上百倍。 使用spark-sql必须导入依赖包 org.apache.spark spark-sql_2.10 1.6.1 org.apache.spark spark-hive_2.10 1.6.1

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