sparksqlreadjdbc区别
在Spark SQL中SparkSession是创建DataFrame和执行SQL的入口，创建DataFrame有三种方式：通过Spark的数据源进行创建；从一个存在的RDD进行转换；还可以从Hive Table进行查询返回。
两个英语单词的区别如下：Spark SQL和JDBC是用于处理数据的两种不同技术。Spark SQL是Spark提供的用于处理结构化数据的查询语言和执行引擎，而JDBC是Java提供的用于连接数据库的API。
sparksql写入表中,bigint类型显示null
1、NULL 表示 “未知值”，这个值是未知的。
2、sparkSQL去掉的na操作：sparkSQL去掉的na方法，返回的是一个DataFrameFuctions对象，此类主要是对DataFrame中值为null的行的操作，只提供三个方法，drop()删除行，fill()填充行，replace()代替行的操作。
3、hive sql bigint类型为空能用不等于空字符串。int为数字类型，这种字段会有个默认值，就是0，有很多人会用int字段来做对比，那么这个字段的值就会有0和1，而在你的语句中，0就是空，但不是null，所以就会这样了。
4、数字数据只包含数字。数字数据类型包括正数和负数、小数（浮点）和整数。整数由正整数和负整数组成，如320-2和33967。在Microsoft SQL Server中，存储在整数中的数据类型是int、smallint和tinyint。
richsinkfunction如何批量提交到数据库
1、首先在Spark应用程序中使用DataFrameAPI或SparkSQL对数据进行处理。其次使用DataFrame的write方法或SparkSQL的INSERTINTO语句将处理后的数据写入数据库。然后使用的数据库系统，需要进行适当的配置。
数据仓库数据建模的几种思路
数据库和逻辑模型有概念模型、层次模型、网状模型和关系模型四种。逻辑模型，是指数据的逻辑结构。逻辑建模是数据仓库实施中的重要一环，因为它能直接反映出业务部门的需求，同时对系统的物理实施有着重要的指导作用。
数据仓库接典型的两种数据仓库建模的理论是维度建模和基于主题域的实体关系建模，这两种方式分别以Kimball和Immon两位大师为代表。
数据仓库模型设计时，常用的三种范式：0范式，即没有范式，只有一列，所有数据信息放到一起，没有字段划分。优点：一列通吃所有数据。缺点：排序、查找不方便。1范式，列拆分，原子性。
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