① spark3.0.0版本中sparksql中創建dataframe和執行sql的入口是
在Spark SQL中SparkSession是創建DataFrame和執行SQL的入口，創建DataFrame有三種方式：通過Spark的數據源進行創建；從一個存在的RDD進行轉換；還可以從Hive Table進行查詢返回。
1）從Spark數據源進行創建
（1）查看Spark數據源進行創建的文件格式
scala> spark.read.
csv format jdbc json load option options orc parquet schema table text textFile
（2）讀取json文件創建DataFrame
scala> val df = spark.read.json(「/opt/mole/spark/examples/src/main/resources/people.json」)
df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [age: bigint, name: string]
（3）展示結果
2）從RDD進行轉換
3）從Hive Table進行查詢返回。
② 想要學習大數據，應該怎麼入門
記住學到這里可以作為你學大數據的一個節點。
Zookeeper：這是個萬金油，安裝Hadoop的HA的時候就會用到它，以後的Hbase也會用到它。它一般用來存放一些相互協作的信息，這些信息比較小一般不會超過1M，都是使用它的軟體對它有依賴，對於我們個人來講只需要把它安裝正確，讓它正常的run起來就可以了。
Mysql：我們學習完大數據的處理了，接下來學習學習小數據的處理工具mysql資料庫，因為一會裝hive的時候要用到，mysql需要掌握到什麼層度那?你能在Linux上把它安裝好，運行起來，會配置簡單的許可權，修改root的密碼，創建資料庫。這里主要的是學習SQL的語法，因為hive的語法和這個非常相似。
Sqoop：這個是用於把Mysql里的數據導入到Hadoop里的。當然你也可以不用這個，直接把Mysql數據表導出成文件再放到HDFS上也是一樣的，當然生產環境中使用要注意Mysql的壓力。
Hive：這個東西對於會SQL語法的來說就是神器，它能讓你處理大數據變的很簡單，不會再費勁的編寫MapRece程序。有的人說Pig那?它和Pig差不多掌握一個就可以了。
Oozie：既然學會Hive了，我相信你一定需要這個東西，它可以幫你管理你的Hive或者MapRece、Spark腳本，還能檢查你的程序是否執行正確，出錯了給你發報警並能幫你重試程序，最重要的是還能幫你配置任務的依賴關系。我相信你一定會喜歡上它的，不然你看著那一大堆腳本，和密密麻麻的crond是不是有種想屎的感覺。
Hbase：這是Hadoop生態體系中的NOSQL資料庫，他的數據是按照key和value的形式存儲的並且key是唯一的，所以它能用來做數據的排重，它與MYSQL相比能存儲的數據量大很多。所以他常被用於大數據處理完成之後的存儲目的地。
Kafka：這是個比較好用的隊列工具，隊列是干嗎的?排隊買票你知道不?數據多了同樣也需要排隊處理，這樣與你協作的其它同學不會叫起來，你干嗎給我這么多的數據(比如好幾百G的文件)我怎麼處理得過來，你別怪他因為他不是搞大數據的，你可以跟他講我把數據放在隊列里你使用的時候一個個拿，這樣他就不在抱怨了馬上灰流流的去優化他的程序去了，因為處理不過來就是他的事情。而不是你給的問題。當然我們也可以利用這個工具來做線上實時數據的入庫或入HDFS，這時你可以與一個叫Flume的工具配合使用，它是專門用來提供對數據進行簡單處理，並寫到各種數據接受方(比如Kafka)的。
Spark：它是用來彌補基於MapRece處理數據速度上的缺點，它的特點是把數據裝載到內存中計算而不是去讀慢的要死進化還特別慢的硬碟。特別適合做迭代運算，所以演算法流們特別稀飯它。它是用scala編寫的。Java語言或者Scala都可以操作它，因為它們都是用JVM的。
③ 數據分析師應該學習哪些語言
1、R語言：免費、開源;專門為統計和數據分析而開發，基礎安裝也包含全面的統計功能和函數;數據可視化功能強大。
2、Python語言：是一門主流編程語言，有著廣泛的在線支持;有諸如谷歌 Tensor flow 這樣優秀的 package，使得機器學習框架都偏向於採用Python語言;易於學習，入門容易。
3、SQL語言：SQL 是一種資料庫棗侍查詢和程序設計語言，用於存取數據以及查詢、更新和管理關系資料庫系統，是最重要的關系資料庫操作語言。
4、Java語言：Java 是靜態面向對象編程語言的代表，具有面向對象、分布式、平台獨立與可移植性、多線程、動態性等特點，目前由甲骨文公司提供技術支持。
5、Scala語言：一門多範式的編程語言，類似 Java，於 2004 年問世，設計初衷是實現可伸縮唯槐的語言，並集成面向對象編程和函數式編程的各種特性。
6、Julia語言：是一款剛出現沒幾年的面向科學指岩友計算的高性能動態高級程序設計語言。
④ spark sql多層json怎麼查
spark sql多層json怎麼查
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...jsonRdd - 從一個已存在的RDD中載入數據,其中每一個RDD元素都是一個
⑤ spark SQL和hive到底什麼關系
Hive是一種基於HDFS的數據倉庫，並且提供了基於SQL模型的，針對存儲了大數據的數據倉庫，進行分布式交互查詢的查詢引擎。
SparkSQL並不能完全替代Hive，它替代的是Hive的查詢引擎，SparkSQL由於其底層基於Spark自身的基於內存的特點，因此速度是Hive查詢引擎的數倍以上，Spark本身是不提供存儲的，所以不可能替代Hive作為數據倉庫的這個功能。
SparkSQL相較於Hive的另外一個優點，是支持大量不同的數據源，包括hive、json、parquet、jdbc等等。SparkSQL由於身處Spark技術堆棧內，基於RDD來工作，因此可以與Spark的其他組件無縫整合使用，配合起來實現許多復雜的功能。比如SparkSQL支持可以直接針對hdfs文件執行sql語句。
⑥ Spark SQL到底支持什麼SQL語句
試試看看spark\sql\catalyst\src\main\scala\org\apache\spark\sql\catalyst\SQLParser.scala
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")
protected val ELSE = Keyword("ELSE")
protected val END = Keyword("END")
protected val EXCEPT = Keyword("EXCEPT")
protected val FALSE = Keyword("FALSE")
protected val FROM = Keyword("FROM")
protected val FULL = Keyword("FULL")
protected val GROUP = Keyword("GROUP")
protected val HAVING = Keyword("HAVING")
protected val IN = Keyword("IN")
protected val INNER = Keyword("INNER")
protected val INSERT = Keyword("INSERT")
protected val INTERSECT = Keyword("INTERSECT")
protected val INTO = Keyword("INTO")
protected val IS = Keyword("IS")
protected val JOIN = Keyword("JOIN")
protected val LEFT = Keyword("LEFT")
protected val LIKE = Keyword("LIKE")
protected val LIMIT = Keyword("LIMIT")
protected val NOT = Keyword("NOT")
protected val NULL = Keyword("NULL")
protected val ON = Keyword("ON")
protected val OR = Keyword("OR")
protected val ORDER = Keyword("ORDER")
protected val SORT = Keyword("SORT")
protected val OUTER = Keyword("OUTER")
protected val OVERWRITE = Keyword("OVERWRITE")
protected val REGEXP = Keyword("REGEXP")
protected val RIGHT = Keyword("RIGHT")
protected val RLIKE = Keyword("RLIKE")
protected val SELECT = Keyword("SELECT")
protected val SEMI = Keyword("SEMI")
protected val TABLE = Keyword("TABLE")
protected val THEN = Keyword("THEN")
protected val TRUE = Keyword("TRUE")
protected val UNION = Keyword("UNION")
protected val WHEN = Keyword("WHEN")
protected val WHERE = Keyword("WHERE")
protected val WITH = Keyword("WITH")
⑦ 對大數據的原理
大數據原理如下：
大數據平台運維：大數據平台的搭建和維護。對應技能：運維的一些技能，以及hadoop，hive等等。
數據開發：主要涉及到數據的抽取、轉換、清洗，即：ETL。對應的技能：sql，hive，hadoop，shell，python(其他編程語言也行)、數據倉庫的理論；其中數據輪液倉庫的理論尤為重要，需要大量的實褲頌踐和學習臘純物才能建設良好的數據倉庫模型，否則數據一團亂麻，很難找到自己想要的數據，也會出現這樣的情況：天天疲於奔命，根據不同的需求，進行跑數據的操作。當然你如果想再接觸的更深入一些，可以了解一下離線數據和實時數據開發(離線數據倉庫、准實時數據倉庫)。
數據平台開發：主要設計大數據平台的開發，為了數據開發的方便便捷自動化而存在的。對應的技能：java，scala，sql，大數據的一些開發平台(MR，Spark，Hbase等等)。
數據分析：主要是對大數據進行跑數據，做報表。對應技能：sql，excel，tableau，python，R等。數據分析崗位，我認識的很多女生從事該崗位，因為該崗位對於要求或許稍微低一些或者說入門簡單一些。但是要想做好也不容易，如果做到自動化數據報表也是大家可以考慮的。
演算法：主要是對演算法模型進行應用，開發。對應的技能：演算法基礎，sql，python、數學理論。當然現在很多的開發工具包以及平台都提供很多演算法，包括python，spark，因此需要我們掌握演算法原理的情況和場景的情況下進行調用。加入大數據技術學習交流扣扣群：數字522數字189數字307，私信管理員即可免費領取開發工具以及入門學習資料
⑧ sparksql僅包含英文字母的數據
Spark SQL是鉛悔一種用於處理大型數據集的分布式計算引擎，它可以處理各種數據源，包括英文字母。它可以提供高性能的SQL查詢，以及豐富的數據挖掘功能，可以幫助用戶快速解決復雜的數據分析問題。Spark SQL支持多種數據源，包括文件、資料庫、NoSQL存儲和流式數據處理系統。它可以支持多種數據格式，包括JSON、Parquet、Avro和ORC等。Spark SQL可以支持多種查詢槐早正語言，包括SQL、HiveQL和Scala等，可以幫助用戶快速構建復雜的數據睜伏分析應用程序。
⑨ scala sql中時間由string類型轉換成date類型怎麼做，
第一種做法：scala中的Date就是java的Date，所以java怎麼做，scala就怎麼做
importjava.text.SimpleDateFormat
valsdf=newSimpleDateFormat("yyyy-MM-ddH:mm:ss")
sdf.parse("2011-2-47:23:33")
第二種做法，大家現在比較流行使用JodaTime這個庫來處理時間
importorg.joda.time._
importorg.joda.time.format._
DateTime.parse("2011-2-47:23:33",DateTimeFormat.forPattern("yyyy-MM-ddH:mm:ss"))
⑩ scala java.sql.connection在哪個包里
當然是在java.sql.connection包里啊