sql
presto和spark的区别？
一、presto和spark的区别？
很难说Presto肯定比Spark SQL更快或更慢，取决于您正在执行的查询类型，环境和引擎调整参数。关于presto和spark sql对比的文章很少，主要原因是Presto没有那么主流，但已用了presto，那就有必要对比分析一下。
相同点
presto和spark sql都是MPP(massively parallel processing)架构（Presto/Impala/SparkSQL/Drill等），有很好的数据量和灵活性支持，都是基于内存(spark基于内存和磁盘)，但是对响应时间是没有保证的。当数据量和计算复杂度增加后，响应时间会变慢，从秒级到分钟级，甚至小时级都有可能。
不同点
重点不同：presto强调查询，spark sql强调计算
架构不同：Presto架构相当简单，有一个协调器，可以执行SQL解析、计划、调度，和一组执行物理计划的工作节点；Spark核心之间有更多层，框架更复杂，RDD的弹性构建，为作业进行资源管理和协商等等
内存存储：两者都是内存计算，当内存不够时，presto直接OOM，spark会落地磁盘
资源申请：presto预先申请好CPU和内存，coordinator和worker一直运行；spark任务实时申请资源，需要多少资源申请多少
数据处理：Presto是批处理（页面）管道处理模式，只要页面完成，就可以将其发送到下一个任务（这种方法大大减少了各种查询的端到端响应时间）； 在spark中，数据需要在进入下一阶段之前完全处理。
数据容错： 如果单个节点发生失败或者数据丢失，presto会导致查询失败；但spark会根据rdd血缘关系重新计算
优化程序：Presto基于成本的优化器(CBO)，速度更快；Spark SQL基于规则的优化(RBO)，可在复杂查询上执行更好的操作，速度更慢。但在Spark 2.2开始后的版本，也引入了基于成本的优化(CBO)，而且CBO只是对特定场景会有影响，这点差异可以忽略。
二、怎么查看presto执行的sql？
Presto支持在线数据查询，包括Hive, Cassandra, 关系数据库以及专有数据存储。
一条Presto查询可以将多个数据源的数据进行合并，可以跨越整个组织进行分析。三、spark sql 支持复杂sql吗？
spark sql 支持复合式，单联形sql，但是在mosjab模式下，它不能支持复杂的sql
四、spark sql构建特征？
1.易整合
将SQL查询与Spark程序无缝混合
可以使用不同的语言进行代码开发
2.统一的数据源访问
以相同的方式连接到任何数据源，sparksql后期可以采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
五、spark parquet只能用于spark sql么？
1）过去整个业界对大数据的分析的技术栈的Pipeline一般分为以下两种方式：a）Data Source -> HDFS -> MR/Hive/Spark（相当于ETL）-> HDFS Parquet -> Spark SQL/Impala -> ResultService（可以放在DB中，也有可能被通过JDBC/ODBC来作为数据服务使用）；b）Data Source -> Real timeupdate data to HBase/DB -> Export to Parquet -> Spark SQL/Impala -> ResultService（可以放在DB中，也有可能被通过JDBC/ODBC来作为数据服务使用）；上述的第二种方式完全可以通过Kafka+Spark Streaming+Spark SQL（内部也强烈建议采用Parquet的方式来存储数据）的方式取代2）期待的方式：DataSource -> Kafka -> Spark Streaming -> Parq
六、spark sql 时间字段
Spark SQL 时间字段
Apache Spark 是一个快速、通用的大数据处理引擎，同时也提供了强大的 SQL 查询能力，也就是 Spark SQL。在处理大数据时，经常会涉及到时间字段的处理，在 Spark SQL 中如何有效操作时间字段是非常重要的技能。本文将深入探讨 Spark SQL 中时间字段的相关操作和最佳实践。
时间字段的类型
在 Spark SQL 中，时间字段通常以日期时间戳的形式存储，可以是秒级、毫秒级或纳秒级粒度。常见的时间字段类型包括 TIMESTAMP 和 DATE。TIMESTAMP 类型保存日期和时间信息，而 DATE 类型只保存日期信息。在处理时间字段时，需要根据具体需求选择合适的类型。
时间字段的操作
当我们在 Spark SQL 中操作时间字段时，可能会涉及到日期的格式化、日期的加减、日期的比较等操作。下面是一些常用的时间字段操作：
- 日期格式化：可以使用 date_format 函数将时间字段按指定格式进行格式化，比如将时间字段转换为年-月-日的形式。
- 日期加减：可以使用 date_add 和 date_sub 函数对时间字段进行加减操作，比如获取某个日期前后若干天的日期。
- 日期比较：可以使用 datediff 和 months_between 函数进行日期的比较，比较两个日期之间的天数或月数。
时间字段的优化
为了提高 Spark SQL 中时间字段操作的效率，可以考虑以下优化策略：
- 分区策略：在数据处理时，可以根据时间字段进行分区，将数据按时间分散存储在不同的分区中，这样可以加速查询和聚合操作。
- 索引优化：对于经常用于查询的时间字段，可以考虑在其上建立索引，加快检索速度。
- 数据格式选择：根据实际需求选择合适的时间字段类型，避免不必要的类型转换和计算，提升性能。
时间字段的查询
在 Spark SQL 中，查询涉及时间字段的数据是非常常见的操作。可以通过 SQL 语句实现按时间字段筛选、分组、排序等功能。下面简要介绍一些常用的时间字段查询操作：
- 按日期范围查询：可以使用 WHERE 子句配合 BETWEEN 操作符实现按日期范围查询，筛选出指定时间范围内的数据。
- 按日期分组统计：通过 GROUP BY 子句按时间字段进行分组，然后结合聚合函数进行统计分析，比如计算每天的数据总量。
- 日期排序：使用 ORDER BY 子句按时间字段进行排序，可以按升序或降序排列数据，方便查看最新或最早的数据。
总结
通过本文的介绍，我们了解了在 Spark SQL 中处理时间字段的重要性以及常见的操作技巧。合理地处理时间字段不仅能提高数据处理效率，还能更好地支持数据分析和业务需求。在实际应用中，建议根据具体情况选择合适的时间字段类型和操作方法，以达到最佳的性能和效果。
七、spark sql合并字段
在大数据处理中，Spark SQL 是一个重要的组件，它提供了处理结构化数据的强大功能。在实际的数据处理过程中，经常会遇到需要合并字段的需求。本文将介绍如何使用 Spark SQL 合并字段，并分享一些最佳实践。
什么是 Spark SQL 合并字段？
在 Spark SQL 中，合并字段是指将多个字段的数值或文本内容合并到一个字段中。这通常涉及到对数据进行处理和转换，以满足特定的业务需求。合并字段可以帮助简化数据分析过程，使数据更易于理解和操作。
如何在 Spark SQL 中合并字段？
在 Spark SQL 中，可以使用一些内置的函数和操作符来实现字段合并。其中一种常见的方式是使用 concat 函数，该函数可以将多个字段合并为一个字段。另外，还可以使用 concat_ws 函数来指定分隔符进行字段合并。
以下是一个简单的示例，演示如何使用 Spark SQL 进行字段合并：
SELECT
concat_ws('-', column1, column2) AS merged_column
FROM
table_name;
字段合并的最佳实践
在实际应用中，字段合并可能涉及到不同类型数据的处理，因此需要考虑一些最佳实践来确保数据处理的准确性和效率。
- 确保数据类型一致：在合并字段之前，需要确保待合并的字段具有相同的数据类型，以避免数据转换错误。
- 处理空值：在合并字段时，需要考虑空值的情况。可以使用 coalesce 函数来处理空值，或者使用条件语句进行空值处理。
- 考虑性能优化：对于大规模数据的处理，需要考虑性能优化策略，如分区操作和缓存机制，以提高数据处理的效率。
- 测试与验证：在实现字段合并逻辑后，需要进行测试与验证，确保数据处理结果符合预期，并及时发现和修复问题。
结语
通过本文的介绍，我们了解了 Spark SQL 合并字段的概念和实践方法。合并字段在数据处理过程中起着重要作用，能够帮助简化数据处理流程，提高数据分析的效率。在实际应用中，合并字段需要结合具体的业务需求和数据特点，以实现数据处理和转换的最佳效果。
八、spark sql修改字段名？
sprk sql修改字段名有以下方法：1.dataframe默认的列名
spark sql去读取文本生成dataframe时，如果该文本没有自带schema信息，默认的列名为_c0, _c1这种形式，我们可以看个例子。
数据如下
101 brand1
101 brand2
101 brand3
102 brand1
102 brand3
102 brand3
102 brand4
103 brand2
103 brand2
103 brand2
103 brand5
103 brand5
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11
12
如果我们读取上述的csv文本然后生成dataframe， schema信息如下
@Test
def parse2() = {
val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[2]")
sparkConf.set("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer")
val spark = SparkSession.builder().config(sparkConf).getOrCreate()
val path = "xxx"
val df = spark.read
.option("header", "false")
.option("sep", "\t")
.csv(path)
df.printSchema()
}
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13
14
15
最后输出为
root
|-- _c0: string (nullable = true)
|-- _c1: string (nullable = true)
1
2
3
1
2
3
文本默认两列的列名即为_c0, _c1。
2.用withColumnRenamed重命名
实际开发过程中，我们一般会给各列一个名字，这样能方便我们后续开发。其中方法之一就可以使用withColumns方法。
val df = spark.read
.option("header", "false")
.option("sep", "\t")
.csv(path)
.withColumnRenamed("_c0", "appid")
.withColumnRenamed("_c1", "brand")
df.printSchema()
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withColumns方法每次重命名一列，当列比较多的时候，显然不是特别方便，此时可以使用后面的方法。
3.toDF方法
val df1 = spark.read
.option("header", "false")
.option("sep", "\t")
.csv(path)
.toDF("appid", "brand")
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1
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5
toDF后面直接跟列名，就可以达到重命名的目的。
toDF还有另外一种使用方法
val names = Seq("appid", "brand")
val df = spark.read
.option("header", "false")
.option("sep", "\t")
.csv(path)
.toDF(names: _*)
df.printSchema()
其中，_*作为一个整体，告诉编译器你希望将某个参数当作参数序列处理。toDF的方法签名为def toDF(colNames: String*)，参数为可变长度的字符串序列，刚好names: _*就可以将seq当成一个参数序列来处理。
九、spark sql和hive参数区别？
Spark SQL和Hive在参数设置上有一些区别，以下是其中几点的比较：
1. Hash函数处理：Spark运行时使用的hash函数与Hive的哈希算法不同，如果使用hash()，结果和Hive的hash()会有差异。
2. GROUPING SETS生成：Hive和SparkSQL使用grouping sets生成的GROUPING_ID不一致。
3. REGEXP_EXTRACT处理：在Hive中，如果regexp_extract未匹配到任何值，则返回null；而在Spark中，则返回空字符。
4. row_number() over子句：在SparkSQL中，row_number() over子句中的order by或sort by部分不能省略。
5. grouping_id()函数：这个函数生成的数据在Spark和Hive中是不同的。
6. 对非法数据或null的处理：在Hive中，reflect()函数如果遇到非法数据或null，会返回null；而在Spark中，则会抛出异常。
7. to_date()函数：在某些值的情况下，Spark和Hive的处理结果不一致。例如，Spark中to_date('2017-12-13-15')会返回null，而Hive中会返回2017-12-13。
8. 字符串小数比较：在Spark中，字符串小数比较结果可能与预期有差别。例如，SELECT '0.1' = 0会返回true，因为此时0.1会被转换为int。
9. 对URL的处理：在parse_url()函数中，如果HTTP URL中有不符合格式的脏子串（如空格等），Hive会去掉脏子串且匹配成功，而Spark的匹配方式更严格，要求URL字符串本身是符合正常格式的，否则会匹配不到返回空。
10. 对日期处理：在datediff()函数中，比如0000-00-00执行datediff，Spark和Hive的结果存在差异。
11. 对时间处理：对于24点，Spark认为是非法的并返回NULL，而Hive则正常处理。
12. date_sub()、date_add()函数：当月份或日子为00时，Hive会返回一个日期，而Spark则返回NULL。
此外，Spark SQL和Hive在元数据管理、支持的SQL语言、以及开发方式等方面也有所不同。具体使用哪个取决于具体业务需求和实际情况。
十、spark sql结构化数据查询过程？
spark 怎么通过写sql语句一行一行读数据 Spark SQL就是shark ，也就是SQL on Spark。如果没记错的话，shark的开发利用了hive的API，所以支持读取HBase。而且Spark的数据类型兼容范围大于Hadoop，并且包含了Hadoop所支持的任何数据类型。
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