离线数据处理练习表数据

在当前企业生产数据膨胀的时代，数据即使企业的价值所在，也是一家企业的技术挑战所在。所以在海量数据处理场景上，人们意识到单机计算能力再强也无法满足日益增长的数据处理需求，分布式才是解决该类问题的根本解决方案。而在分布式领域，有两类产品是至关重要的，分别分布式存储和分布式计算，用户只有将两者的特性充分利用，才可以真正发挥分布式架构的存储和计算能力。SequoiaDB是国内为数不多的自主研发的分布式数据库，特点是同时支持文档存储和块存储，支持标准SQL和事务功能，支持复杂索引查询、与Hadoop、Hive、Spark都有较深度的集成。目前SequoiaDB已经在Github开源。SequoiaDB在

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使用 SparkSQL 导入、分区和查询 AIS 数据 这个基于的项目由多个容器组成，用于实现数据的导入、分区和查询。 解析原始 CSV AIS 数据，并根据广播时间戳，将记录以hdfs:///yyyy/mm/dd/ais.csv的形式放入多个路径中，其中yyyy为年份， mm为月和dd是日。 HDFS 由它自己的 docker 容器提供服务。 外部表映射到这些 HDFS 路径上，以便可以使用查询 AIS 记录。 后者使用在同一个 HDFS 容器中执行，并作为公开。 Hive 位于数据库中，并从其自己的容器中提供服务。 临时导入过程在另一个容器中执行，该容器从映射到主机文件系统的卷中读取数据。 记录根据其数据/时间字段进行解析和分区，并使用多输出写入器写入 HDFS。 最后， 用于使用 Hive Server 2 节俭协议通过查询和呈现数据。 我在 Mac 上使用来启动这个项目。 提示

Spark3.0 调优参数 思维导图，包含Spark, Spark Sql, Hadoop等参数

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SparkSQL是apache Spark用来处理结构化数据的一个模块，SparkSQL的前身是Shark，给熟悉RDBMS但又不理解MapReduce的技术人员提供快速上手的工具。这个资料包，包含了sparkSQL底层实现原理+sparkSQL调优两个部分。还提供了代码实例。 SparkSQL的前身是Shark，给熟悉RDBMS但又不理解MapReduce的技术人员提供快速上手的工具。 SparkSQL作为Spark生态的一员，而不再受限于Hive，只是兼容Hive；而Hive on Spark是一个Hive的发展计划，该计划将Spark作为Hive的底层引擎之一，也就是说，Hive将不再受限于一个引擎，可以采用Map-Reduce、Tez、Spark等引擎。 对于开发人员来讲，SparkSQL可以简化RDD的开发，提高开发效率，且执行效率非常快，所以实际工作中，基本上采用的就是SparkSQL。Spark SQL为了简化RDD的开发，提高开发效率，提供了2个编程抽象，类似Spark Core中的RDD，即DataFrame和DataSet。

实验四 Spark SQL编程初级实践 1 实验目的 （1）通过实验掌握Spark SQL的基本编程方法 （2）熟悉RDD到DataFrame的转化方法 （3）熟悉利用Spark SQL管理来自不同数据源的数据 2 实验平台 操作系统：Ubuntu16.04 Spark：2.4.0 数据库：MySQL 3 实验要求 1.Spark SQL基本操作 2.编程实现将RDD转换为DataFrame 3.编程实现利用DataFrame读写MySQL的数据 4 实验内容和步骤（操作结果要附图） 一、Spark SQL基本操作 二、编程实现将RDD转换为DataFrame 三、编程实现利用DataFrame读写MySQL的数据 5 实验总结 通过本次实验我了解了Spark SQL的基本编程方法，RDD转换成DataFrame有两种方式，一种是利用反

内容介绍了SparkSql概述，参数调优，逻辑优化及数栈问题案例。

cdh环境中的spark不支持sparksql,现必须用到sparksql编译spark源码获取spark-assembly包替换即可完成