1.Spark SQL是Spark的一个模块，用于处理海量结构化数据

限定：结构化数据处理

RDD的数据开发中，结构化，非结构化，半结构化数据都能处理。

2.为什么要学习SparkSQL

SparkSQL是非常成熟的海量结构化数据处理框架。

学习SparkSQL主要在2个点：

a.SparkSQL本身十分优秀，支持SQL语言\性能强\可以自动优化\API兼容\兼容HIVE等

b.企业大面积在使用SparkSQL处理业务数据：离线开发，数仓搭建，科学计算，数据分析

3.SparkSQL的特点

a.融合性：SQL可以无缝的集成在代码中，随时用SQL处理数据

b.统一数据访问：一套标准的API可以读写不同的数据源

c.Hive兼容：可以使用SparkSQL直接计算并生成Hive数据表

d.标准化连接：支持标准化JDBC\ODBC连接，方便和各种数据库进行数据交互

4.SparkSQL和Hive的异同点

Hive和SparkSQL都是分布式SQL计算引擎，用于处理大规模结构化数据的。并且Hive和SparkSQL都可以运行在YARN之上。

不同点：

SparkSQL是内存计算，底层运行基于SparkRDD。Hive是基于磁盘迭代的，底层运行基于MapReduce。

SparkSQL不支持元数据管理。Hive有元数据管理服务（Metastore服务）

SparkSQL支持SQL和代码的混合执行。Hive仅能以SQL开发。

5.SparkSQL的数据抽象用的是什么

DataFrame：一个分布式的内部以二维表数据结构存储的数据集合。

6.RDD和DataFrame两种数据抽象的区别：

还有就是DataFrame存储数据时，是类似于mysql数据库一样的形式，按照二维表格存储。DataFrame是严格的按照SQL格式的格式来存储数据，所以DataFrame就更适合处理SQL数据

而RDD是按照数组对象的形式存储。RDD存储数据很随意，很多数据结构的数据都能存储。

7.SparkSession对象

在Spark的RDD阶段中，程序的执行入口是SparkContext对象。

在Spark  2.0之后，推出了SparkSession对象，来作为Spark编码的统一入口对象。

SparkSession对象可以：

a.用于SparkSQL编程作为入口对象

b.用于SparkCore编程，通过SparkSession对象中获取到SparkContext

8.总结

1）SparkSQL和Hive都是用在大规模SQL分布式计算的计算框架，均可以运行在YARN上，在企业中被广泛应用。

2）SparkSQL的数据抽象为：SchemaRDD（废弃），DataFrame（Python，R，Java，Scala），DataSet（Java，Scala）

3）DataFrame同样是分布式数据集，有分区可以并行计算，和RDD不同的是，DataFrame中存储的数据结构是以表格形式组织的，方便进行SQL运算。

4）DataFrame对比DataSet基本相同，不同的是DataSet支持泛型特性，可以让Java，Scala语言更好的利用到。

5）SparkSession是2.0之后推出的新的执行环境的入口对象，可以用于RDD，SQL等编程。

9.DataFrame的组成

二维表结构

在结构层面：structType对象描述整个DataFrame的表结构；structField对象描述一个列的信息。

在数据层面：Row对象记录一行数据；Column对象记录一列数据并包含列的信息。

10.DataFrame的创建

1）基于RDD的方式1

DataFrame对象可以从RDD转换而来，都是分布式数据集合，其实就转换一下内部存储的结构，转换为二维表的结构。

通过SparkSession对象的createDataFrame方法来将RDD转换为DataFrame，这里只传入列名称，类型从RDD中进行推断，是否允许为空默认为允许（True）

2）基于RDD的方式2

通过StructType对象来定义DataFrame的“表结构”转换RDD

3）基于RDD的方式3

使用RDD的toDF方法转换为RDD

4）基于Pandas的DataFrame

将Pandas的DataFrame对象，转变为分布式的SparkSQL DataFrame对象。

11.DataFrame支持两种风格进行编程：

1）DSL风格：称之为领域特定语言，其实就是指DataFrame特有的API，DSL风格就是以调用API的方式来处理Data。比如：df.where().limit()

2）SQL语法功能：就是使用SQL语句处理DataFrame的数据。比如：spark.sql("select * from xxx")

11.总结

1）DataFrame在结构层面上由StructField组成描述，由StructType构造表描述。在数据层面上，Column对象记录列数据，Row对象记录行数据。

2）DataFrame可以从RDD转换，Pandas DF转换，读取文件，读取JDBC等方法构建。

3）spark.read.format()和df.write.format()是DataFrame读取和写出的统一化标准API

4）SparkSQL默认在shuffle（洗牌，理解为数据的整合）阶段200个分区，可以修改参数获得最好性能。

5）dropDuplicates可以去重，dropna可以删除缺失值，fillna可以填充缺失值

6）SparkSQL支持JDBC读写，可以用标准API对数据库进行读写操作。

12.SparkSQL定义UDF函数

无论是Hive还是SparkSQL分析处理数据的时候，往往需要使用函数，SparkSQL模块本身自带了很多实现公共功能的函数，在pyspark.sql.function中。SparkSQL和Hive一样支持定义函数：UDF和UDAF，尤其是UDF函数在实际项目中使用最为广泛。

13.SparkSQL的自动优化

RDD的运行完全会按照开发者的代码执行，如果开发者的水平有限，RDD的执行效率也会受影响。

而SparkSQL会对写完的代码，执行“自动优化”，以提高代码运行的效率，避免开发者水平影响到代码执行效率。

为什么SparkSQL可以优化，RDD不行？

因为RDD内含数据类型不限格式和结构，而DataFrame只有二维表结构，可以被针对。SparkSQL的自动优化，依赖于：Catalyst优化器。

14.Catalyst优化器

为了解决过多依赖Hive的问题，SparkSQL使用了一个新的SQL优化器代替Hive的优化器，这个优化器就是Catalyst，整个SparkSQL的优化架构如下：

1）API层简单地说就是Spark会通过一些API接受SQL语句

2）收到SQL语句后，将其交给Catalyst，Catalyst负责解析SQL，生成执行计划等

3）Catalyst的输出应该是RDD的执行计划

4）最终再交给集群去运行

15.SparkSQL的执行流程

1）提交SparkSQL代码

2）catalyst优化

        a.生成原始的AST语法树

        b.标记AST元数据

        c.进行断言下推和列值裁剪，以及其他方面的优化作用在AST上

        d.将最终的AST得到，生成执行计划

        e.将执行计划翻译为RDD代码

3）Driver执行环境入口构建（SqlSession）

4）DAG调度规划逻辑任务

5）TASK调度区分配逻辑任务到具体Executor上工作并监控管理任务

6）Worker干活

DataFrame代码再怎么被优化，最终还是被转换为RDD去执行。

15.Spark on Hive

回顾Hive组件：

对于Hive来说，就两样东西：

1）SQL优化翻译器（执行引擎），翻译SQL到MapReduce并提交到YARN执行

2）MetaStore元数据管理中心

那么Spark on Hive是什么呢？请看下面的图：

由上图可知，Spark on Hive不外乎就是SparkSQL借用了Hive的元数据管理中心，也就是说Hive的MetaStore+SparkSQL就构成了Spark on Hive，然后执行的时候走的是SparkRDD代码这条支线，就不再走Hive老旧的MapReduce这条路线。以上就是Spark on Hive的基本原理。

16.ThriftServer服务（就是方便程序员使用，不需要程序员专门会写Spark或者DataFrame的API依然可以操作Spark）

该服务监听10000端口，该服务对外提供功能，使得我们可以用数据库工具或者代码连接上来，直接写SQL便可操作Spark。（底层是翻译成RDD运行的）

17.分布式SQL归纳

分布式SQL执行引擎就是使用Spark提供的ThriftServer服务，以“后台进程”的模式持续运行，对外提供端口。

可以通过客户端工具或者代码，以JDBC协议连接使用。

SQL提交后，底层运行的就是Spark任务。

分布式SQL大白话总结：相当于构建了一个以MetaStore服务为元数据，Spark为执行引擎的数据库服务，像操作数据库那样方便的操作SparkSQL进行分布式的SQL计算。

18.Spark层次关系概念图

19.Spark核心概念思维导图

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Kafka在大数据的应用场景

20.MQ消息队列

消息队列-----用于存放消息的组件

程序员可以将消息放入到队列中，也可以从消息队列中获取消息

很多时候消息队列并不是一个永久性存储，而是作为一个临时存在的（设定一个期限：例如消息在MQ中保存10天）

21.消息队列（主要记录Kafka）的应用场景

1）异步处理：

        电商网站新用户注册时，需要将用户的信息保存到数据库中，同时还要额外的发送注册的邮件通知，以及短信注册码给用户。但因为发送邮件，发送短信注册码需要连接外部的服务器，需要额外等待一段时间，此时，就可以使用消息队列来进行异步处理，从而实现快速响应。（其实就是不用及时处理的请求，就堆起来等会处理罢了）

        {可以将一些比较耗时的操作放在其他系统中，通过消息队列将需要进行处理的消息进行存储，其它系统可以消息队列中的数据，例如发送短信验证码，发送邮件}。

2）系统解耦：

        比如如果订单系统和库存系统耦合着。如果库存系统出现问题，会导致订单系统下单失败，而且如果库存系统接口修改了，会导致订单系统也无法工作。

        使用消息队列可以实现系统和系统之间的解耦，订单系统不再调用库存系统接口，而是把订单消息写入到消息队列，库存系统从消息队列中拉取消息，然后再减库存，从而实现系统的解耦。

        {原来一个微服务是通过接口（HTTP）调用另一个微服务，这时候耦合严重，只要接口发生变化j就会导致系统不可用。使用消息队列可以将系统进行解耦，现在一个微服务可以将消息放入到消息队列中，另一个微服务可以从消息队列中取出来进行处理。进行系统解耦}。

3）流量削峰：

        有大规模用户请求过来，在某个瞬间流量达到顶峰，如果在顶峰没有打下巨大的请求流量，可能会瞬间压垮数据库（而且响应越慢用户越疯狂，用户会疯狂的刷新，不断地发送请求过来）。这个时候可以利用消息队列的大吞吐量先存储大量的用户请求，并可以快速地响应用户：你先等着，然后业务处理程序再去从消息队列中拉去请求来处理。

        {因为消息队列是低延迟，高可靠，高吞吐的，可以应对大量并发}。

4）日志处理（大数据领域常见）：

        大型的电商网站（淘宝京东抖音拼多多），APP（滴滴，抖音，饿了么等）需要分析用户的行为，这要根据用户的访问行为来发现用户的喜好以及活跃情况，需要在页面上收集大量的用户访问信息。

        然而他们不会将用户的这些访问信息专门存储到数据库中，而是当用户点击网页的时候，直接将用户的这个访问信息发送到一台服务器中，然后再存储到服务器上的文件当中。（可以在扔给服务器的过程当中，先扔给消息队列暂存，因为消息队列的吞吐量大嘛）

        {可以使用消息队列作为临时存储，或者一种管道通信}。

22.消息队列的两种模型

生产者，消费者模型

23.消息队列的两种模式

1）点对点模式

每个消息只有一个消费者（消费了消息就不在了）

生产者和消费者没有依赖性，生产者发送消息之后，不管有没有消费者在运行，都不会影响生产者下次发送消息。

消费者成功消费消息之后需要向队列应答成功，以便消息队列删除已经被消费的消息。

2）发布订阅模式

每个消息可以有多个订阅者。

发布者和订阅者之间有时间上的依赖性。针对某个主题（Topic）的订阅者，它必须创建一个订阅者之后，才能消费发布者的消息。

为了消费消息，订阅者需要提前订阅该角色主题，并保持在线运行。

24.Kafka概念

Apache Kafka是一个分布式流平台。一个分布式流平台应该包含三个部分的能力：

1）发布订阅流数据流，类似于消息队列或者是企业消息传递系统。

2）以容错的持久化方式存储数据流。

3）处理数据流。

25.Kafka的应用场景

1）建立实时的数据管道，以可靠的在系统或者应用程序之间获取数据。

2）构建实时流应用程序，以转换或者响应数据流。

下图十分直观：