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sparksql保存到redis，sparksql 存储过程

IT技术sparksql

sparksqlreadjdbc区别1、SparkSQL提供了sql访问和API访问的接口 。支持访问各式各样的数据源，包括Hive ， Avro， Parquet，ORC，JSON ， and JDBC 。
2、，sql基本使用 sql是基础，hive，sparksql等都需要用到 ， 况且大部分企业也还是以数据仓库为中心，少不了sql 。sql统计 ， 排序，join ， group等，然后就是sql语句调优，表设计等 。
3、如果你的数据模型比较规模，那么Kylin是最好的选择 。即席查询：即席查询的数据比较随意 ， 一般很难建立通用的数据模型，因此可能的方案有：Impala、Presto、SparkSQL 。
4、SPARKSQL 基于 SPARK 的计算引擎，做到了统一数据访问，集成 Hive ， 支持标准 JDBC 连接 。SPARKSQL 常用于数据交互分析的场景 。
5、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面 。大数据开发 数据工du程师建设和优化系统 。
sparkSQL可以支持存储过程么,怎么实现1、(5).不支持SAVEPOINT操作 。(6).暂时只支持MySQL数据节点 。(7).使用JDBC时，不支持rewriteBatchedStatements=true参数设置(默认为false) 。(8).使用JDBC时，不支持useServerPrepStmts=true参数设置(默认为false) 。
2、存储过程简介SQL语句需要先编译然后执行，而存储过程（Stored Procedure）是一组为了完成特定功能的SQL语句集，经编译后存储在数据库中 ， 用户通过指定存储过程的名字并给定参数（如果该存储过程带有参数）来调用执行它 。
3、存储过程可以重复使用，从而可以减少数据库开发人员的工作量 。(2)提高性能 。存储过程在创建的时候就进行了编译 ， 将来使用的时候不用再重新编译 。一般的SQL语句每执行一次就需要编译一次，所以使用存储过程提高了效率 。(3)减少网络流量 。
sparksql参数设为永久生效1、前者用于设置 RDD 的默认并行度，后者在 Spark SQL 开发框架下，指定了 Shuffle Reduce 阶段默认的并行度 。
2、-设置参数 (一般用于Hive)2-distribute by rand()往动态分区插入数据时，在已经写好的SQL末尾加上distribute by rand()该算子只是起到打散的效果，但是我们还要设置文件的大小 ， 以免打散后仍然有小文件 。
3、这个参数可以通过两种方式改变，一种方式是通过 setConf 方法设定，另一种方式是在 SQL 命令中通过 SET key=value 来设定 。对于 SQLContext，唯一可用的方言是 “sql”，它是 Spark SQL 提供的一个简单的 SQL 解析器 。
4、该参数可以结合spark.executor.cores设置 ， 默认单个spark任务最大不超过60cores，spark.executor.cores设置为4，则spark.executor.instances不超过15 。设置spark任务的并行度参数为spark.default.parallelism 。
5、． Spark SQL的前世今生 Shark是一个为Spark设计的大规模数据仓库系统，它与Hive兼容 。Shark建立在Hive的代码基础上，并通过将Hive的部分物理执行计划交换出来 。
6、Spark SQL spark-sql 创建表orders及表order_items 。
SparkSQL同步Hbase数据到Hive表1、Spark SQL与Hive On Spark是不一样的 。Spark SQL是Spark自己研发出来的针对各种数据源 ， 包括Hive、JSON、Parquet、JDBC、RDD等都可以执行查询的，一套基于Spark计算引擎的查询引擎 。
2、Spark on Hive是以Spark角度看Hive是数据源，在Spark中配置Hive，并获取Hive中的元数据，然后用SparkSQL操作hive表的数据并直接翻译成SparkRDD任务 。Hive只是作为一个Spark的数据源 。
3、在开发过程中使用spark去读取hive分区表的过程中（或者使用hive on spark、nodepad开发工具） ， 部分开发人员未注意添加分区属性过滤导致在执行过程中加载了全量数据，引起任务执行效率低、磁盘IO大量损耗等问题 。
数据仓库数据建模的几种思路数据库和逻辑模型有概念模型、层次模型、网状模型和关系模型四种 。逻辑模型 ， 是指数据的逻辑结构 。逻辑建模是数据仓库实施中的重要一环，因为它能直接反映出业务部门的需求 ， 同时对系统的物理实施有着重要的指导作用 。
数据仓库接典型的两种数据仓库建模的理论是维度建模和基于主题域的实体关系建模，这两种方式分别以Kimball和Immon两位大师为代表 。
第二 ， 体系结构的性 。它使得项目在各个阶段转换时，数据仓库和它所支持的系统的物理以及逻辑架构都具有持续性，不会发生改变 。这也是你能提供的 。发出警告 最后你要记住 ， 你并不是登上新大陆的人 。
数据仓库模型设计时，常用的三种范式：0范式，即没有范式，只有一列，所有数据信息放到一起，没有字段划分 。优点：一列通吃所有数据 。缺点：排序、查找不方便 。1范式，列拆分，原子性 。
第三类是Kimball提倡的数据仓库的维度建模，我们一般也称之为星型结构建模，有时也加入一些雪花模型在里面 。维度建模是一种面向用户需求的、容易理解的、访问效率高的建模方法 ， 也是笔者比较喜欢的一种建模方式 。
sparksql为什么不支持offset1、同时在该组件中，SparkSQL不支持注释是由于系统设置所导致的 。同时该组价凭借其强悍的性能，齐全的功能受到很多用户的青睐 。
2、Spark SQL参数设为永久生效的原因是为了确保在整个Spark应用程序的执行过程中，参数的取值保持一致，以便保持一致的行为和结果 。
3、会 。sparksql开窗函数会走shuffle ， 外层对表的主键进行分组开窗，最后一步进行shuffle 。
4、我也不太清楚） 。此外，除了兼容HQL、加速现有Hive数据的查询分析以外，Spark SQL还支持直接对原生RDD对象进行关系查询 。同时，除了HQL以外，Spark SQL还内建了一个精简的SQL parser，以及一套Scala DSL 。
5、一般情况下，Spark SQL在进行WhereIn子查询时 ， 如果使用默认情况下的配置参数，则可能会由于网络抖动或数据倾斜等问题导致查询出错 。解决该问题的方法有两种：采用批量处理的方式 。
6、(6).暂时只支持MySQL数据节点 。(7).使用JDBC时，不支持rewriteBatchedStatements=true参数设置(默认为false) 。(8).使用JDBC时 ， 不支持useServerPrepStmts=true参数设置(默认为false) 。
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