Qu'est-ce que Spark SQL ?
Spark SQL est un module pour Spark qui permet de traiter des données structurées et semi-structurées. Ces types de données sont des collections d'enregistrements. Elles peuvent être décrites à l'aide d'un schéma avec leurs types (comme JSON, Hive Tables, Parquet). Elles peuvent également être liées à des noms de colonnes et à la nullité de ces colonnes. L'interface de Spark SQL fournit à Spark plus d'informations structurelles sur les données impliquées, ainsi que sur la tâche en cours.
Les informations supplémentaires fournies par Spark SQL lui permettent d'être plus efficace et plus rapide. Spark SQL peut également être optimisé pour s'adapter au type de calcul qui lui est demandé. Spark SQL peut en outre être combiné avec des langages de programmation courants tels que Python, Scala ou Java. Cela rend leur utilisation dans les moteurs de traitement de données plus facile et plus puissante.
Spark SQL est essentiellement l'interface de la base de données distribuée en mémoire de Spark plateforme. Elle rationalise la manière dont les données sont interrogées à partir de sources externes et des propres ensembles de données distribuées de Spark. L'utilisation de Spark SQL crée une interface unifiée plateforme, ce qui signifie qu'elle combine facilement le chargement et l'interrogation des données. Son abstraction DataFrames signifie également que les ensembles de données structurés deviennent plus faciles à utiliser. Les puissantes abstractions permettent aux développeurs de mélanger les commandes SQL pour les données externes avec les requêtes analytiques.
L'une des principales utilisations de Spark SQL est la lecture et l'écriture de données. Spark SQL peut le faire dans différents formats structurés, y compris JSON, Parquet et Hive Tables. Spark SQL permet aux utilisateurs d'exécuter des requêtes SQL sur des données relationnelles qu'il importe à partir de fichiers Parquet et de tables Hive. Il peut également écrire des RDD dans les mêmes sources.
Spark SQL a un large éventail d'utilisateurs, y compris les analystes, les scientifiques des données et les fournisseurs de business intelligence. Sa vitesse et sa relative facilité d'utilisation en font un choix populaire pour l'exécution de requêtes SQL dans Spark et la lecture de données SQL.
