7.Spark SQL

来源：互联网收集：自由互联发布时间：2022-05-30

1.请分析SparkSQL出现的原因，并简述SparkSQL的起源与发展。原因：关系数据库已经很流行关系数据库在大数据时代已经不能满足要求，首先，用户需要从不同数据源执行各种操作，包括

1.请分析SparkSQL出现的原因，并简述SparkSQL的起源与发展。

原因：

关系数据库已经很流行
关系数据库在大数据时代已经不能满足要求，首先，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，其次用户需要执行高级分析，比如机器学习和图像处理
从实际大数据应用中，经常需要融合关系查询和复杂分析算法
起源：
hive并不是另一个SQL,它只是SQL-on-Hadoop,执行的是在Hadoop上实现用类SQL的语法对 SQL 的快速查询。而在Spark 开始兴起之后，就开始转向在Spark上使用Hive，于是开发出了Shark==Hive on Spark.

2. 简述RDD 和DataFrame的联系与区别？

联系：

区别：

RDD 是整个 Spark 平台的存储、计算以及任务调度的逻辑基础，更具有通用性，适用于各类数据源，
DataFrame 是只针对结构化数据源的高层数据抽象，其中在 DataFrame 对象的创建过程中必须指定数据集的结构信息( Schema )，所以DataFrame 生来便是具有专用性的数据抽象，只能读取具有鲜明结构的数据集

3.DataFrame的创建

spark.read.text(url)

spark.read.json(url) 注意从不同文件类型生成DataFrame的区别。

spark.read.format("text").load("people.txt")

spark.read.format("json").load("people.json")

4. PySpark-DataFrame各种常用操作

基于df的操作：
打印数据 df.show()默认打印前20条数据

打印概要 df.printSchema()

查询总行数 df.count()

df.head(3) #list类型，list中每个元素是Row类

输出全部行 df.collect() #list类型，list中每个元素是Row类

查询概况 df.describe().show()

取列 df[‘name’], df.name, df[1]

基于spark.sql的操作：
创建临时表虚拟表 df.registerTempTable('people')

spark.sql执行SQL语句 spark.sql('select name from people').show()

5. Pyspark中DataFrame与pandas中DataFrame

分别从文件创建DataFrame

比较两者的异同

Pyspark的DataFrame 是基于 RDD 的一种数据类型，具有比 RDD 节省空间和更高运算效率的优点。pandas的DataFrame 是一种表格型数据结构，按照列结构存储，它含有一组有序的列，每列可以是不同的值，但每一列只能有一种数据类型。
pandas中DataFrame 是可变的，pyspark中RDDs 是不可变的，因此 DataFrame 也是不可变的
pandas中所以是自动创建的，pyspark中没有 index 索引，若需要需要额外创建该列
pandas的是Series 结构，属于 Pandas DataFrame 结构，pyspark的是Row 结构，属于 Spark DataFrame 结构
pandas中DataFrame转换为Pyspark中DataFrame