『壹』 怎麼開發一個基於spark sql的web實時查詢web程序
Shark和sparkSQL 但是，隨著Spark的發展，其中sparkSQL作為Spark生態的一員繼續發展，而不再受限於hive，只是兼容hive；而hive on spark是一個hive的發展計劃，該計劃將spark作為hive的底層引擎之一
『貳』 spark sql支持哪些sql操作
支持Shark和sparkSQL 。
但是，隨著Spark的發展，其中sparkSQL作為Spark生態的一員繼續發展，而不再受限於hive，只是兼容hive；而hive on
spark是一個hive的發展計劃，該計劃將spark作為hive的底層引擎之一，也就是說，hive將不再受限於一個引擎，可以採用map-
rece、Tez、spark等引擎。
『叄』 怎樣用sparksql查詢多表
一、啟動方法
/data/spark-1.4.0-bin-cdh4/bin/spark-sql --master spark://master:7077 --total-executor-cores 10 --executor-memory 1g --executor-cores 2
註：/data/spark-1.4.0-bin-cdh4/為spark的安裝路徑
/data/spark-1.4.0-bin-cdh4/bin/spark-sql –help 查看啟動選項
--master MASTER_URL 指定master url
--executor-memory MEM 每個executor的內存，默認為1G
--total-executor-cores NUM 所有executor的總核數
-e <quoted-query-string> 直接執行查詢SQL
-f <filename> 以文件方式批量執行SQL
『肆』 spark sql 支持子查詢嗎
因為sql的條件篩選不走索引情況下 是循環遍歷 而子查詢 的出現 會使子查詢的查詢次數=子查詢個數乘以數據行數 那麼多次 效率不高 所以不建議使用子查詢 非要用 子查詢最好給子查詢的表建立索引
譬如：
Select * From feeData Where FeeID Not in (Select ID From FeeInfo)
FeeInfo 表最好有索引
優化語句：Select * From feeData as d Left Join FeeInfo f on d.FeeID =f.ID Where f.Id is null
『伍』 Spark SQL到底支持什麼SQL語句
Spark SQL到底支持什麼SQL語句
scala語言不是很容易懂，但是裡面有解析SQL的方法，可以看出支持的SQL語句，至少關鍵詞是很明確的。
protected val ALL = Keyword("ALL")
protected val AND = Keyword("AND")
protected val APPROXIMATE = Keyword("APPROXIMATE")
protected val AS = Keyword("AS")
protected val ASC = Keyword("ASC")
protected val BETWEEN = Keyword("BETWEEN")
protected val BY = Keyword("BY")
protected val CASE = Keyword("CASE")
protected val CAST = Keyword("CAST")
protected val DESC = Keyword("DESC")
protected val DISTINCT = Keyword("DISTINCT")
『陸』 hive和sparksql的區別
歷史上存在的原理，以前都是使用hive來構建數據倉庫，所以存在大量對hive所管理的數據查詢的需求。而hive、shark、sparlSQL都可以進行hive的數據查詢。shark是使用了hive的sql語法解析器和優化器，修改了執行器，使之物理執行過程是跑在spark上；而sparkSQL是使用了自身的語法解析器、優化器和執行器，同時sparkSQL還擴展了介面，不單單支持hive數據的查詢，可以進行多種數據源的數據查詢。
『柒』 sparksql的truncate=false刪除表
truncate操作同沒有where條件的delete操作十分相似。
1、無論truncate大表還是小錶速度都非常快。delete要產生回滾信息來滿足回滾需求，而truncate是不產生的。
2、truncate是DDL語句進行隱式提交，不能進行回滾操作。
3、truncate重新設定表和索引的HWM（高水標記），由於全表掃描和索引快速掃描都要讀取所有的數據塊知道HWM為止。所以全表掃描的性能不會因為delete而提高，但是經過truncate操作後速度會很快。
4、truncate不觸發任何delete觸發器。
5、不能賦給某個用戶truncate其它用戶表的許可權。如果需要trucate其它用戶表的許可權必須對該用戶賦DROP ANY TABLE許可權。
6、當表被truncate後，這個表和索引所佔用的空間會恢復到初始大小，而delete操作不會減少表或索引所佔用的空間。
7、不能truncate一個帶有外鍵的表，如果要刪除首先要取消外鍵，然後再刪除。
『捌』 spark sql 是資料庫嗎
Shark和sparkSQL 但是，隨著Spark的發展，其中sparkSQL作為Spark生態的一員繼續發展，而不再受限於hive，只是兼容hive；而hive on spark是一個hive的發展計劃，該計劃將spark作為hive的底層引擎之一，也就是說，hive將不再受限於一個引擎，可以採用map-rece、Tez、spark等引擎。
『玖』 sparkSQL和spark有什麼區別
Spark為結構化數據處理引入了一個稱為Spark SQL的編程模塊。簡而言之，sparkSQL是Spark的前身，是在Hadoop發展過程中，為了給熟悉RDBMS但又不理解MapRece的技術人員提供快速上手的工具。
sparkSQL提供了一個稱為DataFrame（數據框）的編程抽象，DF的底層仍然是RDD，並且可以充當分布式SQL查詢引擎。
SparkSql有哪些特點呢？
1）引入了新的RDD類型SchemaRDD，可以像傳統資料庫定義表一樣來定義SchemaRDD。
2）在應用程序中可以混合使用不同來源的數據，如可以將來自HiveQL的數據和來自SQL的數據進行Join操作。
3）內嵌了查詢優化框架，在把SQL解析成邏輯執行計劃之後，最後變成RDD的計算。
『拾』 sparksql 表定義 存儲在哪
Spark SQL是支持在Spark中使用Sql、HiveSql、Scala中的關系型查詢表達式。它的核心組件是一個新增的RDD類型SchemaRDD，它把行對象用一個Schema來描述行裡面的所有列的數據類型，它就像是關系型資料庫裡面的一張表。它可以從原有的RDD創建，也可以是Parquet文件，最重要的是它可以支持用HiveQL從hive裡面讀取數據。
下面是一些案例，可以在Spark shell當中運行。
首先我們要創建一個熟悉的Context，熟悉spark的人都知道吧，有了Context我們才可以進行各種操作。