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sparksqlreadjdbc区别

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。

SPARKSQL 基于 SPARK 的计算引擎，做到了统一数据访问，集成 Hive，支持标准 JDBC 连接。SPARKSQL 常用于数据交互分析的场景。

包括数据文件、Hive表、RDD、外部数据库。SparkSQL是Spark用来处理结构化数据的模块，常用的数据源有：常用的结构化文件如：Json、Parquet、Orc、Avro、TextJdbc相关的数据库Hive表。

Q1: spark的sql不支持中文

我也不太清楚）。此外，除了兼容HQL、加速现有Hive数据的查询分析以外，Spark SQL还支持直接对原生RDD对象进行关系查询。同时，除了HQL以外，Spark SQL还内建了一个精简的SQL parser，以及一套Scala DSL。

sparksql支持多个字查询。根据查询相关公开信息显示，SparkSQL支持多个字查询是因为在实际应用中，查询字符串往往由多个单词组成，如用户搜索引擎中输入的关键词，或者在数据分析中需要查询的某个特定的词组。

同时spark sql资源计算时需要把大量数据加载到内存中，需要消耗集群大量的内存资源，再做shuffle的时候，又需要消耗大量的网络IO和磁盘IO，如果同时多个job执行，那么每个job获得资源要么少，要么需要排队。

Q2: 2019数据架构选型必读:1月数据库产品技术解析

18年10月31日，Gartner陆续发布了2018年的数据库系列报告，包括《数据库魔力象限》、《数据库核心能力》以及《数据库推荐报告》。今年的总上榜数据库产品达到了5家，分别来自：阿里云，华为，巨杉数据库，腾讯云，星环科技。

区块链是一个信息技术领域的术语。从本质上讲，它是一个共享数据库，存储于其中的数据或信息，具有“不可伪造”“全程留痕”“可以追溯”“公开透明”“集体维护”等特征。

数据库设计(Database Design)是指对于一个给定的应用环境，构造最优的数据库模式，建立数据库及其应用系统，使之能够有效地存储数据，满足各种用户的应用需求(信息要求和处理要求)。

大数据技术的2个维度是我觉得章剑锋最深刻的大数据概念解析，垂直的技术栈维度和水平的数据流维度，也就是垂直的平台+应用，水平的数据处理。

数据中台是指通过数据技术，对海量数据进行采集、计算、存储、加工，同时统一标准和口径。数据中台把数据统一之后，会形成标准数据，再进行存储，形成大数据资产层，进而为客户提供高效服务。

Q3: 一次sparksql问题排查记录

1、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。

2、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。

3、弥补关系数据库在大数据时代的不足：随着数据量的增长，传统的关系数据库在处理大数据时遇到了性能瓶颈，SparkSQL作为一种基于Spark的大数据处理工具，能够高效地处理大规模数据，弥补了关系数据库的不足。

4、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。

5、在 SQL 中，NULL 表示“未知”。也就是说，NULL 值表示的是“未知”的值。NULL = 未知；在大多数数据库中，NULl 和空字符串是有区别的。

Q4: sparksql和sql的区别

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。

Spark SQL 和 MPP SQL 其实不在一个维度上。

RDDs表示分布在多个不同机器节点上，可以被并行处理的数据集合。Spark核心组件提供许多API来创建和操作这些集合。Spark SQLSpark SQL是Spark用来处理结构化数据的包。

Q5: sparkSQL和spark有什么区别?

1、Spark Core：Spark Core包含Spark的基本功能，如内存计算、任务调度、部署模式、故障恢复、存储管理等。

2、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。

3、没区别，inner join 是内连接 join默认就是inner join。

4、spark是一个通用计算框架。Spark是一个通用计算框架，用于快速处理大规模数据。Spark是一种与Hadoop相似的开源集群计算环境，但Spark在内存中执行任务，比Hadoop更快。

5、企业最常用的是sparkcore和sparksql协同处理的方式。企业是基于微批处理的流式计算引擎，通常是利用sparkcore与sparksql一起来处理数据。

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