sparksql读取redis，spark操作redis

sparksql参数设为永久生效

1、我们知道，group by算子会触发Shuffle，因此只要我们设置好Shuffle时的文件个数就好，在Spark SQL中，我们可以设置partition个数，因为一个partition会对应一个文件。上述的操作，会触发shuffle，因此我们再设置partition个数。

2、#缓冲池实例个数，推荐设置4个或8个innodb_flush_log_at_trx_commit = 1#关键参数，0代表大约每秒写入到日志并同步到磁盘，数据库故障会丢失1秒左右事务数据。

3、该参数可以结合spark.executor.cores设置，默认单个spark任务最大不超过60cores，spark.executor.cores设置为4，则spark.executor.instances不超过15。设置spark任务的并行度参数为spark.default.parallelism。

4、并行度可以通过两个参数来设置，分别是 spark.default.parallelism 和 spark.sql.shuffle.partitions。前者用于设置 RDD 的默认并行度，后者在 Spark SQL 开发框架下，指定了 Shuffle Reduce 阶段默认的并行度。

相关问答

Q1: 大数据学啥

大数据技术专业以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科；生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。此外还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等。

大数据技术专业主要包括以下方面的学习内容：数据库技术： 数据库是存储和管理数据的关键技术。大数据技术专业需要学习SQL和NoSQL等不同类型的数据库技术，以及如何优化数据库性能和处理海量数据的技术。

大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算等前沿技术等。

大数据技术专业属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科；生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。大数据专业要学的内容分为两种。

大数据专业主要学习大数据分析、挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算等一些前沿技术。主要就业方向为大数据开发、大数据运营与云计算、数据挖掘、数据分析、机器学习。

大数据（big data），指的是在一定时间范围内不能以常规软件工具处理（存储和计算）的大而复杂的数据集。说白了大数据就是使用单台计算机没法在规定时间内处理完，或者压根就没法处理的数据集。

Q2: sparksql为什么不支持offset

当你直接通过比如Kafka的Client访问时，即使你指定了一个不存在 offset ，即大于上边界或小于下边界， Kafka 也将会根据这一条配置reset你的offset值，比如 earliest 或 latest 。

// Create a local StreamingContext with two working thread and batch interval of 2 second SparkConf conf = new SparkConf()；//conf被set后，返回新的SparkConf实例，所以多个set必须连续，不能拆开。

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。

系统设置。SparkSQL是一个用来处理结构化数据的spark组件，它提供了一个叫做DataFrames的可编程抽象数据模型，并且可被视为一个分布式的SQL查询引擎。同时在该组件中，SparkSQL不支持注释是由于系统设置所导致的。

Hive On Spark做了一些优化：Map Join Spark SQL默认对join是支持使用broadcast机制将小表广播到各个节点上，以进行join的。但是问题是，这会给Driver和Worker带来很大的内存开销。因为广播的数据要一直保留在Driver内存中。

纵观 Spark Sql 源码，聚合的实现是其中较为复杂的部分，本文希望能以例子结合流程图的方式来说清楚整个过程。这里仅关注 Aggregate 在物理执行计划相关的内容，之前的 parse、analyze 及 optimize 阶段暂不做分析。

Q3: 数据仓库和数据库有什么区别和联系?

1、数据库是数据根据需求设计的数据表的集合，而数据仓库只是储存数据的平台。数据仓库可以看成一个储存数据的仓库；而数据库是一个图书馆，储存的书是各种数据表。

2、数据仓库：是数据库概念的升级。从逻辑上理解，数据库和数据仓库没有区别，都是通过数据库软件实现的存放数据的地方，只不过从数据量来说，数据仓库要比数据库更庞大得多。数据仓库主要用于数据挖掘和数据分析。

3、数据仓库：是数据库概念的升级。从逻辑上理解，数据库和数据仓库没有区别，都是通过数据库软件实现存放数据的地方，只不过从数据量来说，数据仓库要比数据库更庞大德多。数据仓库主要用于数据挖掘和数据分析，辅助领导做决策。

4、数据库是面向事务的设计，数据仓库是面向主题设计的。数据库一般存储在线交易数据，数据仓库存储的一般是历史数据。数据库设计是尽量避免冗余，数据仓库在设计是有意引入冗余。

5、数据仓库与数据库的主要区别在于：（1）数据库是面向事务的设计，数据仓库是面向主题设计的。（2）数据库一般存储在线交易数据，数据仓库存储的一般是历史数据。（3）数据库设计是尽量避免冗余，数据仓库在设计是有意引入冗余。

Q4: Sequoiadb该如何选择合适的SQL引擎

Apache Cassandra是一款开源分布式NoSQL数据库系统，使用了基于Google BigTable的数据模型，与面向行(row)的传统关系型数据库或键值存储key-value数据库不同，Cassandra使用的是宽列存储模型(Wide Column Stores)。

关系数据库、非关系型数据库。关系数据库 特点：数据集中控制；减少数据冗余等。适用范围：对于结构化数据的处理更合适，如学生成绩、地址等，这样的数据一般情况下需要使用结构化的查询。

巨杉数据库 SequoiaDB 中的MVCC多版本并发控制技术基于内存老版本和事务段实现的。在MVCC多版本并发控制技术实现过程中，会涉及全局时间戳、全局事务高源ID、全局事务可见性等技术特性。

文档型数据库可以看作是键值数据库的升级版，允许之间嵌套键值，在处理网页等复杂数据时，文档型数据库比传统键值数据库的查询效率更高。如：CouchDB，MongoDb，国内也有文档型数据库SequoiaDB，已经开源。

如：CouchDB， MongoDb. 国内也有文档型数据库SequoiaDB，已经开源。图形(Graph)数据库 图形结构的数据库同其他行列以及刚性结构的SQL数据库不同，它是使用灵活的图形模型，并且能够扩展到多个服务器上。

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