1. 数据分析方式

1) 命令式

在前面的 RDD 部分, 非常明显可以感觉的到是命令式的, 主要特征是通过一个算子, 可以得到一个结果, 通过结果再进行后续计算。

sc.textFile("...")
  .flatMap(_.split(" "))
  .map((_, 1))
  .reduceByKey(_ + _)
  .collect()

对于一些数据科学家/数据库管理员/DBA, 要求他们为了做一个非常简单的查询, 写一大堆代码, 明显是一件非常残忍的事情, 所以 SQL on Hadoop 是一个非常重要的方向。

SELECT
   name,
   age,
   school
FROM students
WHERE age > 10

优点	缺点
1、表达非常清晰，简短	1、多层嵌套的 SQL 维护起来比较麻烦
	2、SQL 来实现机器学习算法挺难

SQL 擅长数据分析和通过简单的语法表示查询，命令式操作适合过程式处理和算法性的处理。

在 Spark 出现之前，对于结构化数据的查询和处理，一个工具一向只能支持 SQL 或者命令式，使用者被迫要使用多个工具来适应两种场景，并且多个工具配合起来比较费劲。

而 Spark 出现了以后，统一了两种数据处理范式是一种革新性的进步。

SQL 是数据分析领域一个非常重要的范式，所以 Spark 一直想要支持这种范式，而伴随着一些决策失误，这个过程其实还是非常曲折的。
在这里插入图片描述

问题	HIVE	SHARK	SparkSQL-DataFrame	SparkSQL-Dataset
解决的问题	Hive 实现了 SQL on Hadoop，使用 MapReduce 执行任务简化了 MapReduce 任务	Shark 改写 Hive 的物理执行计划，使用 Spark 代替 MapReduce 物理引擎使用列式内存存储,查询效率高	Spark SQL 执行计划和优化交给优化器 Catalyst；内建了一套简单的 SQL 解析器，可以不使用 HQL；还引入和 DataFrame 这样的 DSL API，完全可以不依赖任何 Hive 的组件	SparkSQL 在 1.6 时代，增加了一个新的 API，叫做 Dataset，Dataset 统一和结合了 SQL 的访问和命令式 API 的使用，在 Dataset 中可以轻易的做到使用 SQL 查询并且筛选数据，然后使用命令式 API 进行探索式分析。
新的问题	使用 MapReduce 做计算,Hive 的查询延迟比较高	Shark 执行计划的生成严重依赖 Hive，优化非常困难；Hive 是进程级别的并行，Spark 是线程级别的并行，所以 Hive 中很多线程不安全的代码不适用于 Spark	对于初期版本的 SparkSQL，只能支持 SQL 的使用，不能很好的兼容命令式，入口不够统一等。

Hive 是将 SQL 转为 MapReduce。

SparkSQL 可以理解成是将 SQL 解析成：“RDD + 优化” 再执行。
在这里插入图片描述

一般指数据有固定的 Schema(约束)，例如在用户表中，name 字段是 String 型，那么每一条数据的 name 字段值都可以当作 String 来使用：
在这里插入图片描述

一般指的是数据没有固定的 Schema，但是数据本身是有结构的。

没有固定 Schema
指的是半结构化数据是没有固定的 Schema 的，可以理解为没有显式指定 Schema。

比如说一个用户信息的 JSON 文件，
第 1 条数据的 phone_num 有可能是数字，
第 2 条数据的 phone_num 虽说应该也是数字，但是如果指定为 String，也是可以的，
因为没有指定 Schema，没有显式的强制的约束。

有结构
虽说半结构化数据是没有显式指定 Schema 的，也没有约束，但是半结构化数据本身是有有隐式的结构的，也就是数据自身可以描述自身。

例如 JSON 文件，其中的某一条数据是有字段这个概念的，每个字段也有类型的概念，所以说 JSON 是可以描述自身的，也就是数据本身携带有元信息。

1、数据分类总结

	定义	特点	举例
结构化数据	有固定的 Schema	有预定义的 Schema	关系型数据库的表
半结构化数据	没有固定的 Schema，但是有结构	没有固定的 Schema，有结构信息，数据一般是自描述的	指一些有结构的文件格式，例如 JSON
非结构化数据	没有固定 Schema，也没有结构	没有固定 Schema，也没有结构	指图片/音频之类的格式