1、上图中看到明显开启=true情况下生成的并行Job更多spark客户端写sql，下面我们分析一下两种情况的执行计划关闭自适应情；进入到sparksql 客户端命令行界面查看当前有哪些数据库spark客户端写sql， 并创建数据库show databasescreate database sparkhive方式2PySpark。
2、yarn客户端模式 binsparksql master yarnclient files confhivesitexml jars libdatanucleusapijdo326jarspark客户端写sql， libdatanucleusrdbms；从启动Spark客户端即sparkshell的log中可以看到相关的信息，如下图所示1创建StructType，用于定义表的结构schema信息；Spark SQL客户端查询可以通过Sparkshell来操作Spark SQL，spark作为SparkSession的变量名，sc作为SparkContext的变量名可以；Spark SQL 不是也知道了 Hdfs 上的文件存储块这样一来，Spark SQL 的物理指令不也箭无虚发了”“所以可以大胆的假设，Spark；Spark SQL常用的join策略 也就始终没法形成自己的技术壁垒，遇到的问题稍稍变换一下题型，就抓瞎了，“大数据人肉运维”的苦，真是谁做谁知道；SparkSQL角色可设置Spark管理员权限以及数据表的数据操作权限 用户使用Hive并创建数据库需要加入hive组，不需要角色授权用户在Hive和HDFS中。
3、Spark SQL的概念理解 Spark SQL是spark套件中一个模板，它将数据的计算任务通过SQL的形式转换成了RDD的计算Spark SQL查询方式 DataFrame查询方式 1DataFrame支持两种查询方式一种是DSL风格DataFrameDataset和RDD互操作 1RDDDataFrame 普通方式例如rddmapparapara0；f执行的，客户端只负责发送SQL语句给HS2，已经获取执行结果，因此是非常轻量的而Spark SQL只支持Client模式，Driver在Client；Spark SQL 作为Apache Spark大数据框架的一部分，主要用于结构化数据处理和对Spark数据执行类SQL的查询通过Spark SQL，可以针对不同格式的数据执。
4、Spark SQL与Presto之间的区别简单来说 Presto 就是“SQL查询引擎”，最初是为Apache Hadoop开发的它是一个开源的分布式。
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