spark函数（spark函数求最近一年每个季度末日期）

1. spark与数据库区别

spark与数据库区别

Spark和数据库是两种不同的数据处理工具，它们有各自的特点和适用场景。
Spark是一种分布式计算系统，它能够处理大规模的数据集，并且支持多种数据处理模式，包括批处理、流处理、机器学习和图处理等。Spark的优点在于它能够高效地利用集群的计算资源，并且能够提供实时数据流处理的功能。
数据库则是一种专门用于存储、管理和查询数据的系统。数据库通常用于存储和管理企业的业务数据，并且支持对数据进行查询、更新、删除等操作。数据库的优点在于它能够提供高效的数据存储和访问功能，并且能够保证数据的安全性和完整性。
因此，Spark和数据库的区别在于它们的应用场景和处理方式不同。Spark主要用于大规模的数据处理和分析，而数据库则主要用于数据的存储和管理。

Spark与数据库在数据存储方式、适用场景以及处理数据类型等方面存在明显的区别。
首先，数据存储方式不同。数据库通常使用结构化存储方式，即将数据以表格的形式存储在关系型数据库中，每个表都有一个特定的模式，即表结构，它定义了表格中的列和数据类型。这种结构化存储方式使得数据库非常适合存储和管理结构化数据。而Spark则使用RDD（弹性分布式数据集）来存储数据，可以存储各种数据类型，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。同时，Spark还支持DataFrame和Dataset等结构化API，可用于处理结构化数据。这种非结构化存储方式使得Spark在处理非结构化数据和半结构化数据方面非常擅长。
其次，适用场景不同。数据库主要用于数据的存储和管理，一般用于线上的数据存储和查询，以及数据的长期存储和管理。而Spark是一个统一的分布式大数据分析引擎，能够适应多种计算场景，包括数据挖掘、机器学习、图算法等，它不仅能够分析数据，而且没有存储功能。一般线上的Spark数据来源包括HDFS、hive、kafka、flume、日志文件、关系型数据库、NoSQL数据库等，而其出口则可以是HDFS、hive、Redis、关系型数据库、NoSQL数据库等。
最后，处理数据类型不同。数据库主要处理结构化数据，即以表格形式存储的数据，这种数据类型通常具有固定的模式和字段。而Spark则可以处理各种类型的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。对于非结构化数据和半结构化数据，Spark有着独特的优势。例如，在处理大量文本数据时，Spark可以使用Spark SQL和DataFrame API来处理文本数据，同时还可以进行文本挖掘和自然语言处理等操作。
综上所述，Spark与数据库的区别主要在于数据存储方式、适用场景以及处理数据类型等方面。数据库主要用于数据的存储和管理，适合处理结构化数据；而Spark是一个分布式大数据分析引擎，可以处理各种类型的数据，同时具有强大的计算能力和数据处理能力。

数据库的功能，一是持久化数据，二是对外提供查询接口，应用场景在小数据时比较多。spark是大数据处理方法的内存模式，流式计算是其特点。

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