Spark SQL- Relational Data Processing in Spark(Paper).rar

Spark 的大数据效率是真的快，尤其是用上这本《Fast Data Processing with Spark 2, 3rd Edition》，思路清晰，实战性强。像日志、跑数据清洗任务，速度直接拉满，代码也不绕。 Spark 的分布式计算配合内存加速，像 TB 级的数据都不费劲。你要是平时有批量日志、用户行为这类场景，用 Spark 准没错。更妙的是，书里讲到的东西都能直接落地。 嗯，如果你还在用老方法写 MapReduce，真建议看看这本书。DataFrame、Spark SQL用起来顺手，响应也快，关键代码量少一大截。 对了，想进一步玩转实时，可以看看Apache Spark 实时之道

入门级的 Spark 书不少，但这本《Fast Data Processing with Spark 2（第三版）》讲得还挺细的，尤其是对刚接触 Spark 的你来说，蛮友好。核心概念、RDD、DataFrame、转化和动作操作这些，讲得都比较透，配的代码示例也比较接地气。 书里的章节结构也还不错，从环境配置到集群部署，再到流和 SQL 模块，基本都能覆盖。是用DataFrame做数据的那一部分，跟实际项目贴得挺近。你照着练，熟悉起来挺快。 也有点小问题，毕竟是第三版，Spark 现在都 3.x 多了，书里有些 API 用法跟新版对不上了，部分链接也失效了。像sparkSession这类新版才

分布式的大杀器就是 Spark 的 Spark。Fast Data Processing with Spark这本书讲得挺全，从搭集群到写分布式代码、从 Shell 交互调试到部署上线，全流程都覆盖了。嗯，而且 Java、Scala、Python 都支持，代码风格也挺清爽的，适合各种开发习惯的你。 内存计算的效率让人惊喜，不像 Hadoop 那种中间写磁盘，Spark 跑得快是真的快。比如你在一个上百 G 的数据集，用Spark RDD直接搞定统计、筛选，响应也快，代码也简单。 交互式开发挺方便的，书里有专门Spark Shell怎么用，你可以边写边试，像写脚本一样快速验证逻辑。还有Spark

UNION: 并集，查询所有内容，重复的记录去除。示例：SELECT * FROM emp UNION SELECT * FROM emp20; UNION ALL: 并集，查询所有内容，包括重复记录。示例：SELECT * FROM emp UNION ALL SELECT * FROM emp20; INTERSECT: 交集，仅显示两个表中的重复记录。示例：SELECT * FROM emp INTERSECT SELECT * FROM emp20; MINUS: 差集，仅显示一个表中有而另一个表中没有的记录。示例：SELECT * FROM emp MINUS SEL

Spark 的零基础思维导图，整理得蛮清楚的，主线就是spark-core、spark-streaming 和 spark-sql，框架清晰，一眼就知道从哪儿下手。适合刚上手 Spark 的同学，像拿来复习也挺方便。 spark-core的部分，基本覆盖了 RDD 的操作方式、分区、累加器啥的，点到为止但挺有用，配合SparkCore 分区与累加器详解看更透彻。 流就看spark-streaming，对流式应用的开发思路有点，像什么 DStream、窗口操作、实时数据统计这些都带到了。嗯，建议搭配SparkStreaming 应用开发指南，能直接跟着做几个小 demo。 spark-sql那块

《Learning Spark SQL》的配套源码，与书本内容相辅相成，帮助读者深入理解Spark SQL

CDH环境中的Spark版本可能不支持Spark SQL。要启用Spark SQL功能，您可以编译Spark源码，获取 spark-assembly 包替换现有版本。

关系数据库的数据结构是指一些相关的表和其他数据库对象的集合。对于关系数据库来说，关系就是表的同义词。表由行和列组成（类似二维数组的结构）。列包含一组命名的属性（也称字段），行包含一组记录，每行对应一条记录。行和列的交集称为数据项，指出了某列对应的属性在某行上的值，也称为字段值。列需定义数据类型，比如整数或者字符型的数据。

ImplaJDBC是一种用于Impala客户端连接的代码。