spark查询最高成绩(sparksql查询速度慢)
sparksql查询速度慢
个人愚见，spark还是趋向于离线分析。2G的数据量的实时查询可能mysql就可以了。
sparksql性能调优
互联网时代，大家都说互联网大数据市场前景好，学生就业好，事实也确实如此的，但是在大数据培训学习中大家要注意以下大数据培训学习也是需要条件的，不是谁都可以学习的，当然，如果只是爱好，或者了解的话那就是都可以学习的不需要条件，但是要通过大数据培训学习找工作的，那就需要符合一定的要求了，首先要满足的就是学习能力，接着是学历要大专以上。因外大数据培训的内容是比较多难度页比较大的。接下来解来带大家了解一下大数据培训课程内容。
1、基础部分：JAVA语言 和 LINUX系统。
2、大数据技术部分：HADOOP、HIVE、OOZIE、WEB、FLUME、PYTHON、HBASE、KAFKA、SCALA、SPARK、SPARK调优等，覆盖前沿技术：Hadoop,Spark,Flink,实时数据处理、离线数据处理、机器学习。
在这些内容中前期的基础部分的内容在大数据培训过程中是相对比较容易学会的，但是这部分的内容是相当重要的必须要掌握，基础部分学的好不好会直接导致你在大数据培训后期大数据技术部分学习的情况。
在大数据培训后期，如果你的前面的基础部分没有学好，哪后期的大数据技术部分页会学习的很差劲，因外这个阶段会涉及到许多的逻辑思维的东西，比较难掌握，所有就涉及到我们前面说的需要的大专以上学历的原因了。只有达到条件，在学习中努力一些，把基础打好，后边的学起来页就比较容易了。
sql查询速度慢的原因
这个问题和设计有关系,简单的sql优化提升不了多少,但是这个sql还是可以进一步优化的
利用索引,用unionall代替in,如select*fromtabwhereidin(1,2),可写成select*fromtabwhereid=1unionall
select*fromtabwhereid=2
但是上面的优化起不到根本效果,如果100万1000万数据怎么办,难道每次都要全部查出来嘛,那是不可能的,而且你的页面也不能全部都展示出来!所有需要换个思路,如,将一个会员的订单记录查询出来,然后通过程序(java或者存储过程)算出时间差,按照上面再计算下一个会员;
spark 查询
在回放页面和上传至天空之城后可以查看球形全景，iOS设备上传至天空之城后可以体感查看，安卓设备不支持。
spark读取mysql速度慢
可以处理外部数据
Spark SQL开放了一系列接入外部数据源的接口，来让开发者可以实现Spark SQL可以加载任何地方的数据，例如mysql，hive，hdfs，hbase等，而且支持很多种格式如json, parquet, avro, csv格式…
Spark SQL的DataFrame接口支持多种数据源的操作。一个DataFrame可以进行RDDs方式的操作，也可以被注册为临时表。把DataFrame注册为临时表之后，就可以对该DataFrame执行SQL查询。
spark sql 性能优化
Spark为什么快呢？
消除了冗余的HDFS读写
Hadoop每次shuffle操作后，必须写到磁盘，而Spark在shuffle后不一定落盘，可以cache到内存中，以便迭代时使用。如果操作复杂，很多的shufle操作，那么Hadoop的读写IO时间会大大增加。、
消除了冗余的MapReduce阶段
Hadoop的shuffle操作一定连着完整的MapReduce操作，冗余繁琐。而Spark基于RDD提供了丰富的算子操作，且action操作产生shuffle数据，可以缓存在内存中。
JVM的优化
Hadoop每次MapReduce操作，启动一个Task便会启动一次JVM，基于进程的操作。而Spark每次MapReduce操作是基于线程的，只在启动Executor时启动一次JVM，内存的Task操作是在线程复用的。
每次启动JVM的时间可能就需要几秒甚至十几秒，那么当Task多了，这个时间Hadoop不知道比Spark慢了多少。
总结：Spark比Mapreduce运行更快，主要得益于其对mapreduce操作的优化以及对JVM使用的优化。
