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spArk mysql 为什么快

spark mysql 为什么快一,SQL查询优化:指,使用的语句是不是冗余的,就是有没有无用的. 你可用用explain 你的语句来比较分板一番.比如:select * from wc where 1;与select * from wc二者的执行时间不一样的; 二,SQL执行计划就是用于描述SQL引擎在执行一个sql语

在已有的 MySQL 服务器之上使用 Apache Spark (无需将数据导出到 Spark 或者 Hadoop 平台上),这样至少可以提升 10 倍的查询性能.使用多个 MySQL 服务器(复制或者 Percona XtraDB Cluster)可以让我们在某些查询上得到额外的性能

你用sql语句查,那是自家查自家.应用程序需要1.连接2.命令3.接收结果,不考虑数据处理其他打开关闭什么的,就比sql语句多了2步.如举例,你要有个朋友(有钱的情况),然后借钱,结果还不一定能接到.而老婆,她又没有钱你知道,她不可能不给你钱而饿着你,结果是一定借到还不用还.sql语句就像是原配的老婆,继承在数据库操作平台中,不快还得了啊.应用程序:万一连接写错了,报错,命令写错了报错,结果接收不不如意,这都要考虑(简单的try catch 也影响性能).还有一个最致命的问题,你连的未必是本地数据库,这又牵扯到网速问题.综上所述,慢是必然的,尤其是mysql,在配置优化和存储过程上多下点功夫,会提高点查询速度.

Shark为了实现Hive兼容,在HQL方面重用了Hive中HQL的解析、逻辑执行计划翻译、执行计划优化等逻辑,可以近似认为仅将物理执行计划从MR作业替换成了Spark作业(辅以内存列式存储等各种和Hive关系不大的优化);同时还依赖Hive

支持mysql的,下面是示例spark streaming使用数据源方式插入mysql数据 import java.sql.{Connection, ResultSet}import com.jolbox.bonecp.{BoneCP, BoneCPConfig}import org.slf4j.LoggerFactory

spark-assembly-[SPARK_VER]-hadoop[HADOOP_VER].jar 根据你的spark版本和hadoop版本,SPARK_VER和HADOOP_VER可能不同.

若将spark作业以yarncluster模式提交到yarn,由yarn启动spark作业,在某个子节点的executor会监听该端口,接收数据.

Spark SQL就是shark ,也就是SQL on Spark.如果没记错的话,shark的开发利用了hive的API,所以支持读取HBase.而且Spark的数据类型兼容范围大于Hadoop,并且包含了Hadoop所支持的任何数据类型.

千万级别的数据 1-2秒 很快了 好吧

(1)首先需要下载C#访问MySQL数据库的ADO.NET驱动程序mysql-connector-net-6.3.8.msi(2)安装mysql-connector-net然后直接在Windows操作系统安装 mysql-connector-net-6.3.8.msi(3)封装数据库访问组件DbConnectionMySQL

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