一次sparksql问题排查记录
一般情况下，Spark SQL在进行WhereIn子查询时，如果使用默认情况下的配置参数，则可能会由于网络抖动或数据倾斜等问题导致查询出错。解决该问题的方法有两种：采用批量处理的方式。
使用Spark处理日志文件的优点在于，可以利用Spark的分布式计算能力，对大量的日志文件进行快速的处理。例如，可以使用Spark的MapReduce算法快速统计日志文件中各种类型的记录数量，或者使用Spark SQL快速查询日志文件中的特定信息。
弥补关系数据库在大数据时代的不足：随着数据量的增长，传统的关系数据库在处理大数据时遇到了性能瓶颈，SparkSQL作为一种基于Spark的大数据处理工具，能够高效地处理大规模数据，弥补了关系数据库的不足。
redis多key：value，zookeeper目录数结构的key：value都不直观，通常也需要另外实现外部存储和redis和zookeeper的数据做关系，例如sql。sparksql的支持较晚，初期streaming无法使用sparksql而是应用jdbc，导致延用惯性。
sparksql和sql的区别
1、spark的join和sql的join的区别 没区别，inner join 是内连接 join默认就是inner join。
2、Spark SQL 和 MPP SQL 其实不在一个维度上。
3、RDDs表示分布在多个不同机器节点上，可以被并行处理的数据集合。Spark核心组件提供许多API来创建和操作这些集合。Spark SQLSpark SQL是Spark用来处理结构化数据的包。
4、相比于Spark RDD API，Spark SQL包含了对结构化数据和在其上运算的更多信息，Spark SQL使用这些信息进行了额外的优化，使对结构化数据的操作更加高效和方便。
sparksqlreadjdbc区别
1、SparkSQL提供了sql访问和API访问的接口。支持访问各式各样的数据源，包括Hive， Avro， Parquet， ORC， JSON， and JDBC。
2、SPARKSQL 基于 SPARK 的计算引擎，做到了统一数据访问，集成 Hive，支持标准 JDBC 连接。SPARKSQL 常用于数据交互分析的场景。
3、通过JDBC直接读取数据库中的数据。当sparkjdbcinsert锁超时为了保证数据库内的数据不会减少或删除，可以通过JDBC直接读取数据库中的数据，这个特性是基于JdbcRDD实现。
4、包括数据文件、Hive表、RDD、外部数据库。SparkSQL是Spark用来处理结构化数据的模块，常用的数据源有：常用的结构化文件如：Json、Parquet、Orc、Avro、TextJdbc相关的数据库Hive表。
5、Hive的社区比较完善，在这方面没有问题，但是Spark还有些不足。其实，所谓的Kyuubi只是在类似HiveSever2的基础上提供服务， 提供SparkSQL服务，而不是Hive SQL服务。
spark的sql不支持中文
1、我也不太清楚）。此外，除了兼容HQL、加速现有Hive数据的查询分析以外，Spark SQL还支持直接对原生RDD对象进行关系查询。同时，除了HQL以外，Spark SQL还内建了一个精简的SQL parser，以及一套Scala DSL。
2、sparksql支持多个字查询。根据查询相关公开信息显示，SparkSQL支持多个字查询是因为在实际应用中，查询字符串往往由多个单词组成，如用户搜索引擎中输入的关键词，或者在数据分析中需要查询的某个特定的词组。
3、同时spark sql资源计算时需要把大量数据加载到内存中，需要消耗集群大量的内存资源，再做shuffle的时候，又需要消耗大量的网络IO和磁盘IO， 如果同时多个job执行，那么每个job获得资源要么少，要么需要排队。
4、第一，Spark SQL在Hive兼容层面仅依赖HQL parser、Hive Metastore和Hive SerDe。也就是说，从HQL被解析成抽象语法树（AST）起，就全部由Spark SQL接管了。执行计划生成和优化都由Catalyst负责。
5、可以用notebook，需要安装一个livy server作为spark sql server，在notebook上支持hive，spark，R等 在这上面使用spark的话，跟后台通过spark调命令行差不多 可以去其官网看一下例子。
6、SparkSession。SparkSQL介绍说明，sparksql的程序入口是SparkSession。SparkSQL作为ApacheSpark中的一个模块，将关系处理与SparkAPI集成在一起。它是专为涉及大规模数据集的只读联机分析处理(OLAP)而设计的。
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