Spark SQLSparkSQL 是 Spark 的一个模块,专为处理结构化数据而设计,提供了对 SQL 查询的支持,使得用户可以通过 SQL 或 DataFrame API 进行高效的数据处理和分析。SparkSQL 允许无缝地在结构化数据(如 JSON、Parquet、Hive 表)和 RDD 之间进行转换,集成了 Catalyst 优化器和 Tungsten 执行引擎,从而实现查询优化和高效执行。此外,SparkSQL 还支持与多种数据源的集成,使其在大数据处理和分析领域具有广泛的应用。
Spark CoreSpark Core 是 Apache Spark 的核心模块,提供了对分布式内存计算和数据处理的基础支持,基于 RDD(Resilient Distributed Dataset)这一基本数据抽象,实现了高效的并行计算和容错机制。通过 SparkContext 与集群交互,DAG Scheduler 和 Task Scheduler 调度任务执行,Block Manager 管理数据块的存储和传输,用户可以通过丰富的 RDD API 构建和执行复杂的数据处理任务。Spark Core 支持批处理、交互式查询、机器学习和图计算等多种应用场景,是 Spark 生态系统的基础。
Spark 开篇Spark 借鉴了 MapReduce 思想发展而来,保留了其分布式并行计算的优点并改进了其明显的缺陷。让中间数据存储在内存中提 高了运行速度、并提供丰富的操作数据的API提高了开发速度。Spark可以计算:结构化、半结构化、非结构化等各种类型的数据结构,同时也支持使用Python、Java、Scala、R以及SQL语言去开发应用 程序计算数据。Spark 集成了多种大数据工具和框架,如 Kafka、Cassandra、HBase、HDFS 等,形成了一个强大的大数据处理生态系统。Spark 的统一编程模型和强大的性能使其成为大数据分析、实时流处理和机器学习等领域的重要工具。
HiveApache Hive 是一个用于大数据处理的开源数据仓库工具,最初由Facebook开发并于2010年贡献给Apache软件基金会。它设计的主要目的是使数据分析人员能够通过类SQL语言(即HiveQL)在Hadoop分布式文件系统 (HDFS) 上执行大规模数据查询和分析。Hive 是一个构建在 Hadoop 之上的数据仓库,它可以将结构化的数据文件映射成表,并提供类 SQL 查询功能,用于查询的 SQL 语句会被转化为 MapReduce 作业,然后提交到 Hadoop 上运行。
Hadoop MapReduce & YARNMapReduce是Hadoop中的分布式计算组件,它可以以分散->汇总(聚合)模式执行分布式计算任务MapReduce可供Java、Python等语言开发计算程序。YARN(Yet Another Resource Negotiator)是Hadoop 2.x版本引入的资源管理框架,用于集群资源管理和任务调度。它将MapReduce的资源管理和任务调度功能抽象出来,提供一个通用的资源管理平台,可以支持多种分布式计算框架。
Hadoop HDFSHadoop HDFS (Hadoop Distributed File System) 是一个分布式文件系统,设计用于在大型数据集上进行高吞吐量的数据存储和访问。它是 Hadoop 生态系统的重要组成部分,支持大规模数据处理和分析。 为什么需要分布式存储? 数据量太大,单机存储能力有上限,需要靠数量来解决问题 数量的提升带来的是网络传输、磁盘读写、CPU、内存等各方面的综合提升。 分布式组合在一起可以达到1+1>2的效果
Linux软件安装实践Linux 软件安装实践;记录了 zookeeper、Tomcat、Nginx、Hadoop、SQL、Spark、Flink 等软件的安装和遇到的问题,以供学习和参考;均用 Ubuntu 系统安装。
SQL基础最近面试了一个大数据异常行为检测的岗位,所以重新温习整理一下 SQL 相关的内容。 数据库主要分为两大类,分别是关系型数据库(SQL)和非关系型数据库(NOSQL);在关系型数据库中Oracle和MySQL是最具有代表性的两个,在非关系型数据库中MongoDB和Redis也是榜上有名。 SQL(结构化查询语言)是一种用于操作和查询数据库的标准化语言。它被大多数现代数据库系统如MySQL,Oracle,SQL Server,PostgreSQL等广泛采用。尽管这些数据库系统都使用SQL,但是他们之间可能会有一些语法上的差异,这些差异主要是由于各个数据库系统提供的特定功能和优化。