sqlserver调用spark，sqlserver调用oracle存储过程

揭秘Spark_checkpoint

数据的 checkpoint 的目的同上，为了切断过长的依赖，使后面的操作的依赖更可口。而 metadata 的 checkpoint 是为了更好的恢复 driver。 Spark Streaming 会 checkpoint 两种类型的数据。

在分布式数据集计算时通过checkpoint来实现容错，而checkpoint有两种方式，一个是checkpoint data，一个是logging the updates。用户可以控制采用哪种方式来实现容错。

spark依赖checkpoint机制来进行容错，只要batch执行到doCheckpoint操作前挂了，那么该batch就会被完整的重新计算。spark可以保证计算过程的exactly once（不包含sink的exactly once）。

RDD是Spark的核心内容，在Spark的官方文档中解释如下：RDD is a fault-tolerant collection of elements that can be operated on in parallel。由此可见，其中有两个关键词：fault-tolerant & in parallel。

相关问答

Q1: spark安装与运行模式

Spark单机运行，一般用于开发测试。Standalone模式 构建一个由Master+Slave构成的Spark集群，Spark运行在集群中。Spark on Yarn模式 Spark客户端直接连接Yarn。不需要额外构建Spark集群。

运行该模式非常简单，只需要把Spark的安装包解压后，改一些常用的配置即可使用，而不用启动Spark的Master、Worker守护进程( 只有集群的Standalone方式时，才需要这两个角色)，也不用启动Hadoop的各服务（除非你要用到HDFS）。

）运行安装程序，选择install from internet。2）选择网络最好的下载源进行下载。3）进入Select Packages界面（见图2-2），然后进入Net，选择openssl及openssh。因为之后还是会用到ssh无密钥登录的。

独立部署模式：独立部署模式是最常见的Spark部署方式，它可以在没有其他计算框架的情况下独立运行。这种部署方式需要在每个节点上安装Spark，并配置集群环境。

在Spark中采用本地模式启动pyspark的命令主要包含以下参数：master：这个参数表示当前的pyspark要连接到哪个master，如果是local[*]，就是使用本地模式启动pyspark，其中，中括号内的星号表示需要使用几个CPU核心(core)。

spark主要有四种运行模式：Local、standalone、yarn、mesos。1）Local模式：在一台机器上，一般用于开发测试 2）standalone模式：完全独立的spark集群，不依赖其他集群，分为Master和work。

Q2: sqlserver2008版本和2019版本sql语句有变化

1、SQL Server 2019 版本各版本对比如下：Enterprise 版：使用多种任务关键型功能让第 1 层数据库、商业智能和高级分析工作负载拥有无与伦比的规模、安全性、高可用性和领先性能。

2、sql2008和sql2012的区别为：版本不同、数据压缩不同、加密不同。版本不同sql2008：sql2008包含企业版（Enterprise）、标准版（Standard）、专业版（Developer）。

3、有了SQL Server 2008的备份压缩，保持在线备份所需的存储降低了，并且备份速度明显变快了，因为所需要的磁盘I/O 减少了。分区表并行分割使公司能够更有效的管理大型的、不断增长的数据表，只要简单的将它们分割为易管理的数据块。

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