大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于sparksql编程初级教程的问题，于是小编就整理了4个相关介绍sparksql编程初级教程的解答，让我们一起看看吧。
spark sql结构化数据查询的过程？
支持mysql的，下面是示例 spark streaming使用数据源方式插入mysql数据 import java.sql.{Connection, ResultSet} import com.jolbox.bonecp.{BoneCP, BoneCPConfig} import org.slf4j.LoggerFactory
spark sql修改字段名？
在Spark SQL中修改字段名可以使用select语句配合别名来实现。例如，使用select语句选择需要的字段，然后使用as关键字给字段起一个新的别名。这样，就可以实现修改字段名的目的。
同时，还可以使用createOrReplaceTempView函数创建一个临时表，然后在该表中修改字段名。最后，使用select语句查询临时表中的数据即可。总之，Spark SQL提供了多种方法来修改字段名，开发者可以根据具体的需求选择适合自己的方法。
hive和sparksql的区别？
功能点上： hive：
1、数据存储
2、数据清洗 spark：1、数据清洗 2、流式计算 hive可以通过Hql方式读hive数据进行数据清洗 spark可以通过sparkSQL或sparkCore方式进行数据清洗，可以读取的数据源包活jdbc,hive，elasticsearch，文件等 所以spark可以取代hive的数据清洗功能，也可以把hive做为数据源 hive的强项在于1、大数据存储，2、通过sql方式进行MapReduce操作，降低大数据使用门槛 spark强项在于1、基于内存的MapReduce操作，速度快2、流式计算（对标产品flink,storm）
spark与数据库区别？
Spark与数据库在数据存储方式、适用场景以及处理数据类型等方面存在明显的区别。
首先，数据存储方式不同。数据库通常使用结构化存储方式，即将数据以表格的形式存储在关系型数据库中，每个表都有一个特定的模式，即表结构，它定义了表格中的列和数据类型。这种结构化存储方式使得数据库非常适合存储和管理结构化数据。而Spark则使用RDD（弹性分布式数据集）来存储数据，可以存储各种数据类型，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。同时，Spark还支持DataFrame和Dataset等结构化API，可用于处理结构化数据。这种非结构化存储方式使得Spark在处理非结构化数据和半结构化数据方面非常擅长。
其次，适用场景不同。数据库主要用于数据的存储和管理，一般用于线上的数据存储和查询，以及数据的长期存储和管理。而Spark是一个统一的分布式大数据分析引擎，能够适应多种计算场景，包括数据挖掘、机器学习、图算法等，它不仅能够分析数据，而且没有存储功能。一般线上的Spark数据来源包括HDFS、hive、kafka、flume、日志文件、关系型数据库、NoSQL数据库等，而其出口则可以是HDFS、hive、Redis、关系型数据库、NoSQL数据库等。
最后，处理数据类型不同。数据库主要处理结构化数据，即以表格形式存储的数据，这种数据类型通常具有固定的模式和字段。而Spark则可以处理各种类型的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。对于非结构化数据和半结构化数据，Spark有着独特的优势。例如，在处理大量文本数据时，Spark可以使用Spark SQL和DataFrame API来处理文本数据，同时还可以进行文本挖掘和自然语言处理等操作。
综上所述，Spark与数据库的区别主要在于数据存储方式、适用场景以及处理数据类型等方面。数据库主要用于数据的存储和管理，适合处理结构化数据；而Spark是一个分布式大数据分析引擎，可以处理各种类型的数据，同时具有强大的计算和数据处理能力。
到此，以上就是小编对于sparksql编程初级教程的问题就介绍到这了，希望介绍关于sparksql编程初级教程的4点解答对大家有用。
