1.Spark-SQL、源码Hive on Spark、教程Spark on Hive
2.如何快速的源码学会大数据分析 实战案例深入解析

Spark-SQL、Hive on Spark、教程Spark on Hive

       在Spark的源码实践中，理解Spark-SQL、教程律所OA系统源码Hive on Spark和Spark on Hive这三个概念至关重要，源码尽管它们在初学者眼中可能显得复杂。教程本文将对这些概念进行清晰的源码剖析。

       首先，教程让我们明确几个基本概念：Spark底层是源码基于RDD的计算引擎，提供高性能计算能力；Spark SQL负责SQL语法解析，教程旨在简化编程和优化性能；Hive MR则是源码Hadoop中的MapReduce计算引擎，用于大数据处理。教程

       Spark-SQL是源码将SQL与SparkRDD引擎结合，用户可以直接编写SQL查询，然后由Spark进行分布式计算。android源码取消屏保它的主要用途在于简化代码编写和提高执行效率。

       Hive on Spark则是Hive SQL在Spark环境下的实现，Hive SQL的查询会通过Hive的语法解析后，转由Spark的RDD引擎执行。这种方式适合处理数仓查询任务，因为Hadoop生态系统中的界面丰富。

       相反，Spark on Hive则是vpay系统源码javaSpark在Hive环境下的使用，Hive SQL的语法被直接应用，但执行依旧是Spark的RDD引擎。这种模式常用于Spark作为开发框架，Hive作为数据仓库存储的场景。

       在性能上，这三个选项的主要区别在于使用方式和接口，而非底层计算引擎，因为它们都基于Spark的qt 多窗口源码RDD引擎。因此，选择哪一种主要取决于具体的任务需求和开发环境。

如何快速的学会大数据分析 实战案例深入解析

       第一阶段：大数据前沿知识及hadoop入门，大数据前言知识的介绍，课程的介绍，Linux和unbuntu系统基础，hadoop的单机和伪分布模式的安装配置。

       第二阶段：hadoop部署进阶。go 语言项目源码Hadoop集群模式搭建，hadoop分布式文件系统HDFS深入剖析。使用HDFS提供的api进行HDFS文件操作。Mapreduce概念及思想。

       第三阶段：大数据导入与存储。mysql数据库基础知识，hive的基本语法。hive的架构及设计原理。hive部署安装与案例。sqoop安装及使用。sqoop组件导入到hive。

       第四阶段：Hbase理论与实战。Hbase简介。安装与配置。hbase的数据存储。项目实战。

       第五阶段：Spaer配置及使用场景。scala基本语法。spark介绍及发展历史，spark stant a lone模式部署。sparkRDD详解。

       第六阶段：spark大数据分析原理。spark内核，基本定义，spark任务调度。sparkstreaming实时流计算。sparkmllib机器学习。sparksql查询。

       第七阶段：hadoop+spark大数据分析。实战案例深入解析。hadoop+spark的大数据分析之分类。logistic回归与主题推荐。