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Spark连接到MySQL并执行查询为什么速度会快

1、Spark 处理数据的速度快的原因有很多，其中一些原因是：- Spark 是基于内存的计算框架，而 MapReduce 是基于磁盘的计算框架。这意味着 Spark 可以在内存中缓存数据，从而更快地访问数据。

2、Spark使用内存计算，将数据缓存到内存中以便快速访问，然而MapReduce则将数据写入磁盘，导致IO延迟和磁盘开销。Spark速度非常快的原因之一，就是在不同操作中可以在内存中持久化或缓存数据集。

3、MySQL 添加索引后可以提高查询速度的原理是，索引可以类比为一本书的目录，能够快速定位到需要的数据，而不需要扫描整个表。

sparksql和sql的区别

1、集成方式不同、执行效率不同。SparkSQL是Spark的一个模块，用于处理结构化数据，完美整合了SQL查询和Spark编程。而传统SQL是直接编写SQL语句来执行查询。

2、spark的join和sql的join的区别 没区别，inner join 是内连接 join默认就是inner join。

3、两个英语单词的区别如下：Spark SQL和JDBC是用于处理数据的两种不同技术。Spark SQL是Spark提供的用于处理结构化数据的查询语言和执行引擎，而JDBC是Java提供的用于连接数据库的API。

4、Spark为结构化数据处理引入了一个称为Spark SQL的编程模块。简而言之，sparkSQL是Spark的前身，是在Hadoop发展过程中，为了给熟悉RDBMS但又不理解MapReduce的技术人员提供快速上手的工具。

5、我们目前使用的是SparkSQL，至于为什么用SparkSQL，原因大概有以下吧：使用Spark还做了其他事情，不想引入过多的框架；Impala对内存的需求太大，没有过多资源部署。 1 关于Spark和SparkSQL 什么是Spark，什么是SparkSQL。

sparksqlreadjdbc区别

SparkSQL相较于Hive的另外一个优点，是支持大量不同的数据源，包括hive、json、parquet、jdbc等等。SparkSQL由于身处Spark技术堆栈内，基于RDD来工作，因此可以与Spark的其他组件无缝整合使用，配合起来实现许多复杂的功能。

SparkSQL提供了sql访问和API访问的接口。支持访问各式各样的数据源，包括Hive， Avro， Parquet， ORC， JSON， and JDBC。

(5).不支持SAVEPOINT操作。(6).暂时只支持MySQL数据节点。(7).使用JDBC时，不支持rewriteBatchedStatements=true参数设置(默认为false)。(8).使用JDBC时，不支持useServerPrepStmts=true参数设置(默认为false)。

redis多key：value，zookeeper目录数结构的key：value都不直观，通常也需要另外实现外部存储和redis和zookeeper的数据做关系，例如sql。sparksql的支持较晚，初期streaming无法使用sparksql而是应用jdbc，导致延用惯性。

spark从hive数据仓库中读取的数据可以使用sparksql进行查询吗

为了让Spark能够连接到Hive的原有数据仓库，我们需要将Hive中的hive-site.xml文件拷贝到Spark的conf目录下，这样就可以通过这个配置文件找到Hive的元数据以及数据存放。

Spark SQL是Spark自己研发出来的针对各种数据源，包括Hive、JSON、Parquet、JDBC、RDD等都可以执行查询的，一套基于Spark计算引擎的查询引擎。

Spark SQL就是shark ，也就是SQL on Spark。如果没记错的话，shark的开发利用了hive的API，所以支持读取HBase。而且Spark的数据类型兼容范围大于Hadoop，并且包含了Hadoop所支持的任何数据类型。

使之物理执行过程是跑在spark上；而sparkSQL是使用了自身的语法解析器、优化器和执行器，同时sparkSQL还扩展了接口，不单单支持hive数据的查询，可以进行多种数据源的数据查询。

Hive是一种基于HDFS的数据仓库，并且提供了基于SQL模型的，针对存储了大数据的数据仓库，进行分布式交互查询的查询引擎。

一次sparksql问题排查记录

一般情况下，Spark SQL在进行WhereIn子查询时，如果使用默认情况下的配置参数，则可能会由于网络抖动或数据倾斜等问题导致查询出错。解决该问题的方法有两种：采用批量处理的方式。

使用Spark处理日志文件的优点在于，可以利用Spark的分布式计算能力，对大量的日志文件进行快速的处理。例如，可以使用Spark的MapReduce算法快速统计日志文件中各种类型的记录数量，或者使用Spark SQL快速查询日志文件中的特定信息。

答案如下：sparkSQL去掉的na操作：sparkSQL去掉的na方法，返回的是一个DataFrameFuctions对象，此类主要是对DataFrame中值为null的行的操作，只提供三个方法，drop()删除行，fill()填充行，replace()代替行的操作。

设置为nonstrict之后所有的分区都可以是动态的了。

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