标签：用户 打印 ati schema 依赖 read loading memory mem
1.Spark SQL出现的 原因是什么?
随着Spark的发展，对于野心勃勃的Spark团队来说，Shark对于Hive的太多依赖（如采用Hive的语法解析器、查询优化器等等），制约了Spark的One Stack Rule Them All的既定方针，制约了Spark各个组件的相互集成，所以提出了SparkSQL项目。SparkSQL抛弃原有Shark的代码，汲取了Shark的一些优点，如内存列存储（In-Memory Columnar Storage）、Hive兼容性等，重新开发了SparkSQL代码；由于摆脱了对Hive的依赖性，SparkSQL无论在数据兼容、性能优化、组件扩展方面都得到了极大的方便，真可谓“退一步，海阔天空”。
Spark SQL有以下特点
（1）、支持多种数据源：Hive、RDD、Parquet、JSON、JDBC等。
（2）、多种性能优化技术：in-memory columnar storage、byte-code generation、cost model动态评估等。
（3）、组件扩展性：对于SQL的语法解析器、分析器以及优化器，用户都可以自己重新开发，并且动态扩展。
2.用spark.read 创建DataFrame
回答在下面Spark SQL DataFrame的基本操作代码部分
3.观察从不同类型文件创建DataFrame有什么异同?
txt文件：创建的DataFrame数据没有结构
json文件：创建的DataFrame数据有结构
4.观察Spark的DataFrame与Python pandas的DataFrame有什么异同？
Spark SQL DataFrame的基本操作
创建：
spark.read.text()
spark.read.json()
打印数据
df.show()默认打印前20条数据，df.show(n)
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.select()
df.filter()
df.groupBy()
df.sort()
标签：用户 打印 ati schema 依赖 read loading memory mem
原文地址：https://www.cnblogs.com/lin112358/p/14742009.html
