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Spark SQL概念学习系列之Spark SQL是什么?(一)

不多说,直接上干货! Spark SQL提供在大数据上的SQL查询功能,类似于Shark在整个生态系统的角色,它们可以统称为SQL on Spark。 之前,Shark的查询编译和优化器依赖于Hive,使得Shark不得不维护一套Hive分支,而Spark SQL使用Catalyst做查询解析和优化器,并在底层使用Spark作为执行引擎实现SQL的Operator。 用户可以在Spark上直接书写SQL,相当于为Spark扩充了一套SQL算子,这无疑更加丰富了Spark的算子和功能,同时Spark SQL不断兼容不同的持久化存储(如HDFS、 Hive等),为其发展奠定广阔的空间。 本文转自大数据躺过的坑博客园博客,原文链接:http://www.cnblogs.com/zlslch/p/5723919.html,如需转载请自行联系原作者

Spark RDD概念学习系列之RDD的操作(七)

RDD的操作   RDD支持两种操作:转换和动作。 1)转换,即从现有的数据集创建一个新的数据集。 2)动作,即在数据集上进行计算后,返回一个值给Driver程序。 例如,map就是一种转换,它将数据集每一个元素都传递给函数,并返回一个新的分布式数据集表示结果。另一个方面,reduce是一种动作,通过一些函数将所有元素叠加起来,并将最终结果返回Driver(还有一个并行的reduceByKey,能返回一个分布式数据集)。 下图描述了从外部数据源创建RDD,经过多次转换,通过一个动作操作将结果写回外部存储系统的逻辑运行图。整个过程的计算都是在Worker中的Executor中运行。 图 1 RDD的创建、转换和动作的逻辑计算图 RDD的转换 RDD中的所有转换都是惰性的,也就是说,它们并不会直接计算结果。相反的,它们只是记住这些应用到基础数据集(例如一个文件)上的转换动作。只有当发生一个要求返回结果给Driver的动作时,这些转换才会真正运行。这个设计让Spark更加有效率地运行。例如我们可以实现:通过map创建的一个新数据集,并在reduce中使用,最终只返回re...

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