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7Spark SQL
1.分析SparkSQL出现的原因，并简述SparkSQL的起源与发展。 SparkSQL出现的原因：为了替代Mapreduce，解决Mapreduce计算短板。 SparkSQL的起源与发展：Hadoop刚开始出来的时候，使用的是hadoop自带的分布式计算系统MapReduce，但是MapRed -
7.Spark SQL
1 分析SparkSQL出现的原因，并简述SparkSQL的起源与发展。 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作为分布式SQL查询引擎，让用户可以通过SQL、Dat -
7.Spark SQL
1.分析SparkSQL出现的原因，并简述SparkSQL的起源与发展。 Spark SQL的数据，不是使用Java对象的方式来进行存储，而是使用面向列的内存存储的方式来进行存储。每一列作为一个数据存储的单位。从而大大优化了内存使用的效率。采用了内存列存储之后，减少了对内存的消耗，也就避免了gc大量 -
7.Spark SQL
1.分析SparkSQL出现的原因，并简述SparkSQL的起源与发展。 为了将SQL语句转为Spark应用程序，简化编程，Spark团队开发了Shark（Hive on Spark）。但由于Shark完全按照Hive设计，难以添加新的优化；并且，Spark线程级别并行，Mapreduce进程级别并 -
7.Spark SQL
1.分析SparkSQL出现的原因，并简述SparkSQL的起源与发展。 ->SparkSQL的前身Shark对于Hive的太多依赖（如采用Hive的语法解析器、查询优化器等等），制约了Spark的One Stack Rule Them All的既定方针，制约了Spark各个组件的相互集成，所以提出 -
7.Spark SQL
1.分析SparkSQL出现的原因，并简述SparkSQL的起源与发展。 ->SparkSQL的前身Shark对于Hive的太多依赖（如采用Hive的语法解析器、查询优化器等等），制约了Spark的One Stack Rule Them All的既定方针，制约了Spark各个组件的相互集成，所以提出 -
7.Spark SQL
1.分析SparkSQL出现的原因，并简述SparkSQL的起源与发展。 2. 简述RDD 和DataFrame的联系与区别。 3.DataFrame的创建与保存 3.1 PySpark-DataFrame创建： spark.read.text(url) spark.read.json(url) s -
7.Spark SQL
1.分析SparkSQL出现的原因，并简述SparkSQL的起源与发展。 为了将SQL语句转为Spark应用程序，简化编程，Spark团队开发了Shark（Hive on Spark）。但由于Shark完全按照Hive设计，难以添加新的优化；并且，Spark线程级别并行，Mapreduce进程级别并 -
7.Spark SQL
7.Spark SQL 1.分析SparkSQL出现的原因，并简述SparkSQL的起源与发展。 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作为分布式SQL查询引擎，让用