摘要：
大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于sparksql编程初级教程的问题，于是小编就整理了5个相关介绍sparksql编程初级教程的解答，让我们一起看看吧。spark... 大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于sparksql编程初级教程的问题，于是小编就整理了5个相关介绍sparkSQL编程初级教程的解答，让我们一起看看吧。
spark sql构建特征？
1.易整合
将SQL查询与Spark程序无缝混合
可以使用不同的语进行代码开发
2.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***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
3.兼容hive
sparksql可以支持hivesql这种语法 sparksql兼容hivesql
4.支持标准数据库连接
sparksql支持标准的数据库连接jdbc或者ODBC
hive和sparksql的区别？
功能点上： hive：
1、数据存储
2、数据清洗 spark：1、数据清洗 2、流式计算 hive可以通过Hql方式读hive数据进行数据清洗 spark可以通过sparkSQL或sparkCore方式进行数据清洗，可以读取的数据源包活JDBC,hive，elasticsearch，文件等 所以spark可以取代hive的数据清洗功能，也可以把hive做为数据源 hive的强项在于1、大数据存储，2、通过sql方式进行mapReduce操作，降低大数据使用门槛 spark强项在于1、基于内存的MapReduce操作，速度快2、流式计算（对标产品flink,storm）
什么是spark式跑？
Spark式跑是指使用Apache Spark进行大规模数据处理和分析的一种方式。Spark是一个快速、通用、可扩展的分布式计算系统，它提供了丰富的API和工具，可以处理各种类型的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。Spark式跑的特点是通过将数据分布在集群中的多个节点上进行并行计算，以实现高效的数据处理和分析。
它支持多种编程语言，如Scala、J***a和Python，并提供了丰富的库和算法，如Spark SQL、Spark Streaming和MLlib，使得开发人员可以方便地进行数据处理、机器学习和实时流处理等任务。
spark可以定义方法吗？
Spark是一个开放源代码的分布式计算框架，是基于J***a编程语言实现的。在Spark中，可以通过定义函数来实现方法的定义。函数定义的格式与J***a中的方法定义类似，可以指定函数的名称、参数列表和返回值类型。通过函数的定义，可以在Spark中实现各种数据处理和计算任务。Spark提供了丰富的API，包括RDD、DataFrame和Dataset等，可以灵活地实现不同的数据处理需求。因此，通过定义函数，可以更好地利用Spark的强大功能和灵活性，实现高效的数据处理和计算。
spark sql和hive参数区别？
Spark SQL和Hive都是用来处理大规模数据的工具，它们有许多共同之处，但是也有一些参数方面的不同。
在Spark SQL中，需要设置以下参数：
- spark.sql.shuffle.partitions：控制在执行聚合操作（group by、distinct、agg等）时进行数据重分区的数量，默认值为200。
- spark.sql.autoBroadcastJointhreshold：控制广播变量大小的阈值，如果某个表的大小小于该阈值，则将其作为广播变量在shuffle之前进行广播，默认值为10MB。
- spark.sql.parquet***pression.codec：指定parquet文件的压缩格式。默认使用sn***y压缩。
在Hive中，需要设置以下参数：
- mapred.reduce.Tasks：控制reduce任务的数量，默认值为1。
- hive.exec***press.intermediate：设置在MR任务处理阶段进行的数据压缩方式，默认为不启用压缩。
- hive.EXEc***press.output：设置在MR任务输出结果到HDFS上的文件时***用的压缩方式，默认为不启用压缩。
需要注意的是，Spark SQL和Hive的参数设置方式略有不同。Spark SQL可以在代码中通过SparkConf对象来设置。而Hive则需要在hive-site.xml文件中进行配置。
到此，以上就是小编对于sparksql编程初级教程的问题就介绍到这了，希望介绍关于sparksql编程初级教程的5点解答对大家有用。
