sparksql概述

sparksql的前世今生

• Shark是专门针对于spark的构建大规模数据仓库系统的一个框架
• Shark与Hive兼容、同时也依赖于Spark版本
• Hivesql底层把sql解析成了mapreduce程序，Shark是把sql语句解析成了Spark任务
• 随着性能优化的上限，以及集成SQL的一些复杂的分析功能，发现Hive的MapReduce思想限制了Shark的发展。
• 最后Databricks公司终止对Shark的开发
  • 决定单独开发一个框架，不在依赖hive，把重点转移到了sparksql这个框架上。

什么是sparksql

Spark SQL is Apache Spark's module for working with structured data.

SparkSQL是apache Spark用来处理结构化数据的一个模块。

sparksql的四大特性

易整合

将SQL查询与Spark程序无缝混合

可以使用不同的语言进行代码开发

• java
• scala
• python
• R

统一的数据源访问

以相同的方式连接到任何数据源，sparksql后期可以采用一种统一的方式去对接任意的外部数据源，不需要使用不同的Api

val  dataFrame = sparkSession.read.文件格式的方法名("该文件格式的路径")

兼容hive

sparksql可以支持hivesql这种语法 sparksql兼容hivesql

支持标准的数据库连接

sparksql支持标准的数据库连接JDBC或者ODBC

标签：Shark,19,数据源,兼容,sparksql,SQL,spark,Spark
来源： https://www.cnblogs.com/jimmy888/p/13551729.html