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详细解读Spark的数据分析引擎:Spark SQL

欢迎关注大数据和人工智能技术文章发布的微信公众号:清研学堂,在这里你可以学到夜白(作者笔名)精心整理的笔记,让我们每天进步一点点,让优秀成为一种习惯! 一、spark SQL:类似于Hive,是一种数据分析引擎 什么是spark SQL? spark SQL只能处理结构化数据 底层依赖RDD,把sql语句转换成一个个RDD,运行在不同的worker上 特点: 1、容易集成:SQL语句 2、对不同的数据源提供统一的访问方式:DataFrame 用DataFrame屏蔽数据源的差别 3、兼容Hive 大纲: 核心概念:DataFrame(看作表):就是表,是Spark SQL对结构化数据的抽象集合 表现形式:RDD 表=表结构+数据 DataFrame=schema+RDD DataSet(新API接口 看作表) 如何创建DataFrame? 1、方式一:通过case class创建DataFrame 创建表结构 case class EMP(empno:Int,ename:String,job:String,mgr:String,hiredata:String,sal:Int,comm...

详细解读大数据分析引擎Pig&PigLatin语句

欢迎关注大数据和人工智能技术文章发布的微信公众号:清研学堂,在这里你可以学到夜白(作者笔名)精心整理的笔记,让我们每天进步一点点,让优秀成为一种习惯! Pig 一、Pig的介绍: Pig由Yahoo开发,主要应用于数据分析,Twitter公司大量使用Pig处理海量数据,Pig之所以是数据分析引擎,是因为Pig相当于一个翻译器,将PigLatin语句翻译成MapReduce程序(只有在执行dump和store命令时才会翻译成MapReduce程序),而PigLatin语句是一种用于处理大规模数据的脚本语言。 二、Pig与Hive的相同与区别: 相同: 1、Hive和Pig都是数据分析引擎,除此之外,还有Spark中的Spark SQL和Cloudera开发的Impala等。 2、Hive和Pig都简化了MapReduce程序的开发。 不同: 1、Hive作为数据分析引擎有一定限制,只能分析结构化数据,因为Hive的数据模型是表结构,虽然没有数据存储引擎,需要用户在创建表时指定分隔符(默认以Tab键作为分隔符):row format delimited field terminated b...

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