软件1801-
06 Spark SQL 及其DataFrame的基本操作
1.Spark SQL出现的 原因是什么? 关系数据库已经流行多年，能较好的满足各类商业公司的业务数据管理需求，但关系数据库在大数据时代已经不能满足各种新增的用户需求。用户需要从不同数据源执行各种操作（包括结构化和非结构化数据），也需要执行高级分析（在实际大数据应用中，经常需要融合关系查询和复杂分析 -
06 Spark SQL 及其DataFrame的基本操作
1.Spark SQL出现的 原因是什么? 原因是可以提升效率，sparksql是把sql语句转换成rdd然后提交集群执行，可以让执行效率大大提升 2.用spark.read 创建DataFrame Spark SQL DataFrame的基本操作 创建： spark.read.text() spa -
作业6 Spark SQL及其DataFrame的基本操作
1.Spark SQL 出现 的 原因是 什么? （1）Shark执行计划优化完全依赖于Hive，不便于添加新的优化策略。 （2）Spark是线程级并行，MapReduce是进程级并行，因此，Spark在兼容Hive的实现上存在线程安全问题，导致Shark不得不使用另外一套独立维护的、打了补丁的Hi -
06 Spark SQL 及其DataFrame的基本操作
1.Spark SQL出现的 原因是什么? 答：在当今大数据时代，关系数据库已经不能满足各种新增的用户需求，如用户需要对不同数据源执行操作，执行机器学习，图像处理等高级分析。而spark SQL的出现就是用来弥补关系数据库的缺陷，满足用户需要进行融合关系查询，复杂分析算法等各种复杂的应用需求。 2. -
dataframe
1.Spark SQL出现的 原因是什么? 2.用spark.read 创建DataFrame 3.观察从不同类型文件创建DataFrame有什么异同? 4.观察Spark的DataFrame与Python pandas的DataFrame有什么异同？ spark_sql中DataFrame创建: -
Spark SQL 及其DataFrame的基本操作
Spark SQL出现的 原因是什么? Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块，它提供了一个叫作Data Frame的编程抽象结构数据模型(即带有Schema信息的RDD),Spark SQL的前身是 Shark，由于 Shark过于依赖Hive，因此在版本迭代时很难添加新的优化 -
06 Spark SQL 及其DataFrame的基本操作
Spark SQL出现的 原因是什么? Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块，它提供了一个叫作Data Frame的编程抽象结构数据模型(即带有Schema信息的RDD),Spark SQL的前身是 Shark，由于 Shark过于依赖Hive，因此在版本迭代时很难添加新的优化 -
06 Spark SQL 及其DataFrame的基本操作
1.Spark SQL出现的 原因是什么? sparkSQL的前身是shark。在hadoop发展过程当中，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，hive应运而生，是当时惟一运行在hadoop上的SQL-on-Hadoop工具。 sparkSQL做为Spark -
06 Spark SQL 及其DataFrame的基本操作
1.Spark SQL出现的 原因是什么? 2.用spark.read 创建DataFrame 3.观察从不同类型文件创建DataFrame有什么异同? 4.观察Spark的DataFrame与Python pandas的DataFrame有什么异同？ Spark SQL DataFrame的基本操 -
06 Spark SQL 及其DataFrame的基本操作
1.Spark SQL出现的 原因是什么? Spark SQL的前身是 Shark，Shark最初是美国加州大学伯克利分校的实验室开发的Spark生态系统的组件之一，它运行在Spark系统之上，Shark重用了Hive的工作机制，并直接继承了Hive的各个组件， Shark将SQL语句的转换从Map