Che cos'è Spark SQL?
Spark SQL è un modulo per Spark che consente l'elaborazione di dati strutturati e semi-strutturati. Questi tipi di dati sono collezioni di record. Possono essere descritti utilizzando uno schema con i loro tipi (come JSON, tabelle Hive, Parquet). Possono anche essere correlati ai nomi delle colonne e alla loro nullabilità. L'interfaccia di Spark SQL fornisce a Spark maggiori informazioni strutturali sui dati coinvolti e sull'attività da svolgere.
Le informazioni aggiuntive fornite da Spark SQL gli consentono di essere più efficiente e veloce. Spark SQL può anche essere ottimizzato per adattarsi al tipo di calcolo che gli viene richiesto. Spark SQL può essere ulteriormente combinato con linguaggi di programmazione comuni come Python, Scala o Java. Questo rende il loro utilizzo nei motori di elaborazione dei dati più semplice e potente.
Spark SQL è essenzialmente l'interfaccia della piattaforma distribuita in-memory sottostante a Spark. Semplifica il modo in cui i dati vengono interrogati da fonti esterne e dai dataset distribuiti di Spark stesso. L'uso di Spark SQL crea una piattaforma unificata, che combina facilmente il caricamento e l'interrogazione dei dati. L'astrazione DataFrames rende più semplice l'utilizzo di set di dati strutturati. Le potenti astrazioni consentono agli sviluppatori di mescolare i comandi SQL per i dati esterni con le richieste di analisi.
Uno degli usi principali di Spark SQL è la possibilità di leggere e scrivere dati. Spark SQL può farlo in diversi formati strutturati, tra cui JSON, Parquet e tabelle Hive. Spark SQL consente agli utenti di eseguire query SQL su dati relazionali importati da file Parquet e tabelle Hive. Può anche scrivere RDD sulle stesse fonti.
Spark SQL ha un'ampia gamma di utenti, tra cui analisti, data scientist e fornitori di business intelligence. La sua velocità e relativa facilità d'uso lo rendono una scelta popolare per l'esecuzione di query SQL in Spark e la lettura di dati SQL.
