spark-core 和spark-sql的區別

阿新 • • 發佈：2018-12-20

轉自：
http://www.cnblogs.com/zlslch/p/6685679.html
Spark SQL構建在Spark Core之上，專門用來處理結構化資料(不僅僅是SQL)。即Spark SQL是Spark Core封裝而來的！
　　Spark SQL在Spark Core的基礎上針對結構化資料處理進行很多優化和改進，
　　簡單來講：
　　　　Spark SQL 支援很多種結構化資料來源，可以讓你跳過複雜的讀取過程，輕鬆從各種資料來源中讀取資料。
　　　　當你使用SQL查詢這些資料來源中的資料並且只用到了一部分欄位時，SparkSQL可以智慧地只掃描這些用到的欄位，而不是像SparkContext.hadoopFile中那樣簡單粗暴地掃描全部資料。

可見，Spark Core與Spark SQL的資料結構是不一樣的!
　　　在這裡插入圖片描述

spark-core 和spark-sql的區別

轉自： http://www.cnblogs.com/zlslch/p/6685679.html Spark SQL構建在Spark Core之上，專門用來處理結構化資料(不僅僅是SQL)。即Spark SQL是Spark Core封裝而來的！　　Spark

Spark Core 和 Spark SQL 實現分組取Top N(基於scala)

分組取Top N在日常需求中很多見：每個班級分數前三名同學的名字以及分數各省指標數量前三的市的名字等等需求，主要思想就是在某一個分割槽（班級，省）中取出該分割槽Top N的資料測試資料格式：如上圖，欄位含義為，班級，學生姓名，分數下面我們通過一

在Yarn上執行spark-shell和spark-sql命令列

spark-shell On Yarn 如果你已經有一個正常執行的Hadoop Yarn環境，那麼只需要下載相應版本的Spark，解壓之後做為Spark客戶端即可。需要配置Yarn的配置檔案目錄，export HADOOP_CONF_DIR=/etc/hadoop/conf &n

spark原理和spark與mapreduce的最大區別

參考文件:https://files.cnblogs.com/files/han-guang-xue/spark1.pdf 參考網址:https://www.cnblogs.com/wangrd/p/6232826.html 對於spark個人理解: 　　spark與mapreduce最

SparkSQL（二）spark-shell和spark-sql以及thriftserver&beeline訪問hive表

一、spark-shell 1.把hive的hive-site.xml複製到spark的conf下面 2.開啟spark-shell bin/spark-shell --master local[2] --jars /opt/datas/mysql-connector-

Spark Streaming和Storm的區別和聯絡

Spark Streaming和Storm區別和聯絡 Spark Streaming和Storm都是將流資料分成一個個小塊的批資料（batch）。處理模型、延遲 Strom：處理的是每次傳入的事件。秒內延遲。（最小100ms） Spark Stre

Spark TempView和GlobalTempView的區別

# Spark TempView和GlobalTempView的區別 TempView和GlobalTempView在spark的Dataframe中經常使用，兩者的區別和應用場景有什麼不同。我們以下面的例子比較下兩者的不同。 ```python from pyspark.sql import Sp

Spark2.2（三十三）：Spark Streaming和Spark Structured Streaming更新broadcast總結

背景：需要在spark2.2.0更新broadcast中的內容，網上也搜尋了不少文章，都在講解spark streaming中如何更新，但沒有spark structured streaming更新broadcast的用法，於是就這幾天進行了反覆測試。經過了一下兩個測試：：Spark Streaming更

spark 提交任務方式（spark-yarn和spark-client）

yarn-cluster和yarn-client方式的區別： yarn-cluster的ApplicationMaster在任一一臺NodeManager上啟動，申請啟動的Executor反向註冊到AM所在的NodeManager，而yarn-client

Net Framework,Net Core 和 Net Standard 區別

　　前幾天我在一個群裡看到有關這方面的討論，最後感覺討論的不是很清晰，有幸的是我們的專案去年就開始遷移NetCore的調研了，我個人多多少少也是有過這方面的研究。下面我將說一下我自己對著三個的認識如果有不足的地方，請大家指出。大家的討論是這個問題引起的如下： NetCore

spark mllib和ml類裏面的區別

回歸 ati pam return lec ref nsf 有變 onf mllib是老的api，裏面的模型都是基於RDD的，模型使用的時候api也是有變化的(model這裏是naiveBayes)，（1：在模型訓練的時候是naiveBayes.run(data

Spark-Sql整合hive，在spark-sql命令和spark-shell命令下執行sql命令和整合調用hive

type with hql lac 命令 val driver spark集群 string 1.安裝Hive 如果想創建一個數據庫用戶，並且為數據庫賦值權限，可以參考：http://blog.csdn.net/tototuzuoquan/article/details/5

Spark的Streaming和Spark的SQL簡單入門學習

gen 官方文檔文檔 zed pairs running eas SM from 1、Spark Streaming是什麽？ a、Spark Streaming是什麽？　　Spark Streaming類似於Apache Storm，用於流式數據的處理。根據其官方文

MR的shuffle和Spark的shuffle之間的區別

solid combine 大量數據文件分區小文件位置 task創建 mr的shuffle mapShuffle 數據存到hdfs中是以塊進行存儲的，每一個塊對應一個分片，maptask就是從分片中獲取數據的在某個節點上啟動了map Task,map Tas

hadoop和spark的區別介紹

比較網站 img alt 分布式叠代恢復 TE 好的學習hadoop已經有很長一段時間了，好像是二三月份的時候朋友給了一個國產Hadoop發行版下載地址，因為還是在學習階段就下載了一個三節點的學習版玩一下。在研究、學習hadoop的朋友可以去找一下看看（發行版大快

Spark中repartition和partitionBy的區別

是我 item its alt ive 同時 tint nts exe repartition 和 partitionBy 都是對數據進行重新分區，默認都是使用 HashPartitioner，區別在於partitionBy 只能用於 PairRDD，但是當它們同時都用於

spark map和mapPartitions區別

主要區別： map是對rdd中的每一個元素進行操作； mapPartitions則是對rdd中的每個分割槽的迭代器進行操作 MapPartitions的優點：如果是普通的map，比如一個partition中有1萬條資料。ok，那麼你的function要執行和計算1萬次。使用M

Spark-Sql整合hive，在spark-sql命令和spark-shell命令下執行sql命令和整合呼叫hive

分享一下我老師大神的人工智慧教程！零基礎，通俗易懂！http://blog.csdn.net/jiangjunshow 也歡迎大家轉載本篇文章。分享知識，造福人民，實現我們中華民族偉大復興！

spark mllib和ml類裡面的區別

mllib是老的api，裡面的模型都是基於RDD的，模型使用的時候api也是有變化的(model這裡是naiveBayes)，（1：在模型訓練的時候是naiveBayes.run(data: RDD[LabeledPoint])來訓練的，run之後的返回值是一個NaiveBayesMo

Hadoop和Spark聯絡與區別

轉自：https://blog.csdn.net/vaychen/article/details/83578527 博主講解很形象，建議hadoop,spark學完後在看一遍談到大資料，相信大家對Hadoop和Apache Spark這兩個名字並不陌生。