【AI大数据计算原理与代码实例讲解】Spark SQL

【AI大数据计算原理与代码实例讲解】Spark SQL

文章目录

1. 背景介绍

1.1 大数据处理的挑战

在当今大数据时代,海量数据的存储和处理给传统的数据处理方式带来了巨大挑战。企业需要从海量数据中快速获取有价值的信息,以支持业务决策和创新。然而,传统的数据处理技术如关系型数据库,在面对TB甚至PB级别的数据时,在性能和扩展性方面都显得力不从心。

1.2 Spark的诞生

为了应对大数据处理的挑战,加州大学伯克利分校的AMP实验室在2009年开始了Spark研究项目。Spark最初是作为Hadoop MapReduce的替代方案而开发的,其目标是提供一个更快、更通用的大数据处理平台。经过多年发展,Spark已经成为了大数据处理领域的事实标准,被广泛应用于各行各业。

1.3 Spark SQL的提出

Spark SQL是Spark生态系统中的一个重要组件,它建立在Spark之上,为Spark提供了结构化数据处理的能力。Spark SQL的提出,源于人们对于大数据分析中使用类SQL交互方式的强烈需求。相比编写复杂的代码,数据分析师更习惯使用SQL这种声明式语言来描述数据分析逻辑。Spark SQL正是为了满足这一需求而诞生的。

2. 核心概念与联系

2.1 DataFrame与Dataset

DataFrame和Dataset是Spark SQL中最核心的数据抽象,它们为用户提供了高层次的结构化API:

• DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据集合,类似于传统数据库中的二维表格。DataFrame带有Schema元信息,支持嵌套数据类型(struct、array和map)。