Spark SQL 浅学笔记1

Posted 2021-05-29 卖山楂啦prss

工作学习笔记

首先复习了一下 Spark 简介

Spark是什么

Spark是一种基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析计算引擎。

Spark and Hadoop(Mapleduce )

Hadoop的 Mapleduce 已经是不错的计算框架了，为什么还要学习新的计算框架Spark呢？

首先明确 Spark 与 Hadoop中的MapReduce 是完全不同的计算引擎。两者各自存在的目的不尽相同。

• Hadoop是由java语言编写的，包括HDFS分布式数据存储功能，还有MapRecue的数据计算处理功能，以及YARN的资源调试系统。
  Hadoop虽然也有计算框架MapReduce，但是其运算速度较慢，运算结果必须送回HDFS即Hadoop的存储框架。
  

• 而Spark是由Scala语言开发的，是一个用来对那些分布式存储的大数据进行分析计算的框架，其中间结果可以存到内存中，因此对迭代大数据运算效果提升显著。但Sprak没有文件管理系统，即不会进行分布式数据的存储。所以通常要与Hadoop结合使用，默认来说Spark一般是被用在Hadoop上面的。

引用：《Spark SQL入门与实践指南》

MapReduce这个框架缺少了对分布式内存利用的抽象，这就导致了在不同的计算任务间（比如说两个MapReduce工作之间）对数据重用的时候只能采用将数据写回到硬盘中的方法。而计算机将数据写回到磁盘的这个过程耗时是很长的，将大量的时间消耗在I/O上

RDDs（弹性分布式数据集RDDs是一个具有容错性和并行性的数据结构，它可以让我们将中间结果持久化到内存中）。

因此可以看出，Spark和Hadoop的根本差异是多个作业之间的数据通信问题：Spark多个作业之间数据通信是基于内存，而Hadoop是基于磁盘。

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Spark ⇒ Spark SQL

Hadoop上面有Hive，Hive能把SQL转成MapReduce作业，为不懂MR的人来说大大地提高程序的编写效率

后来，Spark出来后，也模仿Hive，提出了Shark，Shark将SQL语句转成RDD执行。

但是Shark对Hive 存在依赖，使得Shark的发展受到限制，于是研发Shark的一批人开始转移到 Spark SQL

总的来说：Hive是Shark的前身，Shark是SparkSQL的前身，SparkSQL产生的根本原因是其完全脱离了Hive的限制。说白了，Spark SQL就是以RDD为核心计算框架，解决MR计算速度慢的问题！官方数据认为spark比传统mapreduce快10-100倍

这里查询了一下Spark on Hive与Hive on Spark，引用：https://zhuanlan.zhihu.com/p/80525047

Spark-SQL：Spark SQL引擎 + SparkRDD引擎

Spark on Hive： Hive只作为储存角色，Spark负责sql解析优化，执行。
Hive on Spark：Hive即作为存储又负责sql的解析优化，Spark负责执行。

Hive on Spark 是在Hive中配置Spark，运行方式入口是通过Hive，底层是有第三方的hive on
spark中间包自动转换MR引擎，变为SparkRDD引擎。


Spark on Hive 是在Spark中配置Hive，运行方式入口是通过Spark，底层通过配置Hive的hive-site.xml，hdfs-site.xml等配置文件来直接操作hive
SQL，其实是Hive的语法规则，但是计算还是本身的SparkRDD引擎。

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Spark SQL的应用

参考：《Spark SQL入门与实践指南》

以ETL的三个过程来看Spark SQL能什么

（1）E ——抽取：Spark SQL 可以从各种数据源中抽取数据，如HDFS、本地、mysql、HBase。并且Spark SQL支持多种文件类型；

（2）T——转换：通过Spark SQL可以进行常规的数据清洗、替换、转换等操作；

（3）L——加载：数据处理完成后，通过Spark SQL能够将数据加载或存储在各种数据源中。

除此之外，Spark SQL还有很多其他的功能，比如结合Streaming搭配处理实时的数据流，和MLib搭配完成一些机器学习的应用。

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Spark SQL的语法和传统SQL区别？

SparkSQL 支持大部分SQL语法，spqrk2.0后，应该可以兼容SQL了

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说到这，想到了大数据开发，因为目前是在做这个，看到知乎上的回答，真是感慨