SparkSQL同步Hbase数据到Hive表
1、很多早期用户还会在数据仓库分析数据之前，采用Hadoop集群和NoSQL数据库存储数据。这些应用使用起来都很简单，就像用Hadoop分布式文件系统(HDFS)存储数据一样，也可以通过Hive，HBase，Cassandra和其他NoSQL技术建立更复杂的关联。
2、Spark SQL与Hive On Spark是不一样的。Spark SQL是Spark自己研发出来的针对各种数据源，包括Hive、JSON、Parquet、JDBC、RDD等都可以执行查询的，一套基于Spark计算引擎的查询引擎。
3、key=value 来设定。对于 SQLContext，唯一可用的方言是 “sql”，它是 Spark SQL 提供的一个简单的 SQL 解析器。在 HiveContext 中，虽然也支持”sql”，但默认的方言是 “hiveql”，这是因为 HiveQL 解析器更完整。
4、Iceberg官网定义：Iceberg是一个通用的表格式(数据组织格式)，提供高性能的读写和元数据管理功能。 Iceberg 的 ACID 能力可以简化整个流水线的设计，传统 Hive/Spark 在修正数据时需要将数据读取出来，修改后再写入，有极大的修正成本。
主流的数据分析平台构架有哪些?
网易猛犸大数据平台使一站式的大数据应用开发和数据管理平台，包括大数据开发套件和hadoop发行版两部分。大数据开发套件主要包含数据开发、任务运维、自助分析、数据管理、项目管理及多租户管理等。
数据仓库模块 这是整个架构的核心，数据仓库是数据有组织的集中存储的地方，负责数据的存取和管理。元数据管理模块 主要负责记录和约束数据仓库中数据的含义和格式，控制着数据的生命周期和数据质量。
Lambda架构 大多数架构基本都是Lambda架构或者基于其变种的架构。Lambda的数据通道分为两条分支：实时流和离线。优点：既有实时又有离线，对于数据分析场景涵盖的非常到位。
数据剖析层：剖析函数就相对比较容易理解了，便是各种数学函数，比方K均值剖析、聚类、RMF模型等等。数据展现：结果以什么样的方式呈现，其实便是数据可视化。
大数据计算框架有：批处理计算框架、流式计算框架、图计算框架、分布式数据库计算框架、深度学习计算框架。批处理计算框架 适用于对大规模的离线数据进行处理和分析。
由于批处理在应对大量持久数据方面的表现极为出色，因此经常被用于对历史数据进行分析。大量数据的处理需要付出大量时间，因此批处理不适合对处理时间要求较高的场合。Apache HadoopApache Hadoop是一种专用于批处理的处理框架。
如何提高spark批量读取HBase数据的性能
使用SparkRedisConnector：使用SparkRedisConnector是Redis批量读取数据到Spark的一种常用方法。这种方法可以高效地批量读取Redis数据，并利用Spark的分布式处理能力进行大规模数据处理。
CheckPartitionTable规则执行类，需要通过引入sparkSession从而获取到引入conf；需要继承Rule[LogicalPlan]；通过splitPredicates方法，分离分区谓词，得到分区谓词表达式。
为了提高大数据平台的性能，可以采取以下操作：优化硬件配置：根据大数据平台的实际需求，合理配置硬件资源，包括内存、硬盘、处理器等，以确保平台在高并发、大数据量处理时能够充分发挥硬件性能。
Spark和MapReduce相比,都有哪些优势?
如果数据可以基本放入内存，Spark的内存缓存会让SparkSQL 有好的表现。但对于超大规模的数据集，Spark也不能避免频繁的磁盘读写，性能会大幅下降。反过来Kylin的Cube预处理会大幅减小在线数据规模， 对于超大规模数据更有优势。
Spark和MapReduce相比，都有哪些优势？一个最明显的优点就是性能的大规模提升。通俗一点说，我们可以将MapReduce理解为手工作坊式生产，每一个任务都是由作坊独立完成。
a) MapReduce：可以处理超大规模的数据，适合日志分析挖掘等较少的迭代的长任务需求；结合了数据的分布式的计算。
千秋功罪，留于日后评说，我们暂且搁下争议，来看看相比 Hadoop MapReduce，Spark 都有哪些优势。计算速度快 大数据处理首先追求的是速度。
作为大数据计算框架MapReduce的继任者，Spark具备以下优势特性。
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