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SparkSQL在 的实践
jack
：malloc0
Mar 29, 2015 (Spark Meetup)
⚫ Spark 发展
⚫ Spark在 的应用
⚫ Demo
⚫ 统一SQL分析平台
⚫ Overview
⚫ SparkSQL on Cube
⚫ SparkSQL on HBase
Apache Spark背景介绍
Spark特点：
•内存计算，高性能，100X
•易用，优雅，函数式编程
•统一的大数据处理平台，支持多
种复杂应用
Spark 1.3 发展
SparkSQL: Much more than SQL!
• DataFrame API: 写更少代码
• DataSource API: 读更少数据
• 性能：让Catalyst自动做全局优化
Machine Learning:
• ML Pipeline API: 利用SparkSQL连
接ML各个阶段，并做优化
培育社区生态
• Community Package （50+）
DataFrame API ：写更少代码
MapReduce代码 Spark RDD代码
Spark DataFrame代码
从处理转向分析
• From data engineer to data scientist (PyData, R,
statistics)。
• 简化编程，让不熟悉函数式编程的人也能高效使用。
DataSource API ：连接 数据源
Source：databricks
全局优化：让Spark编程更轻松
Source：databricks
DataFrame内部实现
• 不管用什么语言写，DataFrame内部实现都是Logical n
• DataFrame的执行是lazy的，所以可以利用Catalyst做全局优化，这是和
pandas的一个重要区别
->所有语言都得到性能提升: Java, Scala, Python, SQL
Source：databricks
性能
Source：databricks
为什么之前的RDD做不了这些优化？
RDD: 任意的数据类型 → DF: 每列都指定了数据类型
RDD: 任意的操作 → DF: 受限的SQL语法
⚫ Spark 发展
⚫ Spark在 的应用
⚫ Demo
⚫ 统一SQL分析平台
⚫ Overv
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