Was ist Spark SQL?
Spark SQL ist ein Modul für Spark, das die Verarbeitung von strukturierten und halbstrukturierten Daten ermöglicht. Diese Arten von Daten sind Sammlungen von Datensätzen. Sie können durch ein Schema mit ihren Typen beschrieben werden (z. B. JSON, Hive-Tabellen, Parquet). Sie können auch auf Spaltennamen und die Nullbarkeit dieser Spalten bezogen werden. Die Schnittstelle von Spark SQL bietet Spark mehr strukturelle Informationen über die beteiligten Daten und die gestellte Aufgabe.
Dank der zusätzlichen Informationen, die Spark SQL bereitstellt, ist es effizienter und schneller. Spark SQL kann auch optimiert werden, um der Art der Berechnung zu entsprechen, die von ihm verlangt wird. Spark SQL kann außerdem mit gängigen Programmiersprachen wie Python, Scala oder Java kombiniert werden. Dies macht ihre Verwendung in Datenverarbeitungsmaschinen einfacher und leistungsfähiger.
Spark SQL ist im Wesentlichen die Schnittstelle für die zugrunde liegende verteilte In-Memory-Plattform von Spark. Sie rationalisiert die Abfrage von Daten aus externen Quellen und den eigenen verteilten Datensätzen von Spark. Durch die Verwendung von Spark SQL wird eine einheitliche Plattform geschaffen, die das Laden und Abfragen von Daten einfach kombiniert. Die DataFrames-Abstraktion bedeutet auch, dass strukturierte Datensätze einfacher zu verwenden sind. Die leistungsstarken Abstraktionen ermöglichen es Entwicklern, SQL-Befehle für externe Daten mit Analyseanfragen zu mischen.
Einer der Hauptnutzen von Spark SQL besteht darin, dass es Daten lesen und schreiben kann. Spark SQL kann dies in verschiedenen strukturierten Formaten tun, einschließlich JSON, Parquet und Hive-Tabellen. Spark SQL ermöglicht Benutzern die Ausführung von SQL-Abfragen auf relationalen Daten, die aus Parquet-Dateien und Hive-Tabellen importiert werden. Es kann auch RDDs in dieselben Quellen schreiben.
Spark SQL hat ein breites Spektrum an Benutzern, darunter Analysten, Datenwissenschaftler und Business Intelligence-Anbieter. Seine Geschwindigkeit und relative Benutzerfreundlichkeit machen es zu einer beliebten Wahl für die Ausführung von SQL-Abfragen in Spark und das Lesen von SQL-Daten.
