分布式sql（spark sparksql 区别）

1. mysql分布式怎么连表查询
2. spark sparksql 区别
3. presto架构详解

mysql分布式怎么连表查询

用写语句连接到sql数据库，再用语句索引表格就行查询表格中的数据。

在MySQL分布式环境中，连表查询可以通过以下步骤实现：

首先，确保所有分布式节点的MySQL服务器已正确配置和互相连接。

然后，在查询中使用JOIN语句来连接需要查询的表，并指定连接条件。

连接条件应该基于表之间的关联关系，例如使用主键和外键进行连接。

最后，将查询分发给所有的分布式节点，并在每个节点上执行查询操作。节点之间将根据连接条件将相关数据进行合并，然后返回查询结果给客户端。这样，通过分布式网络和节点间的协作，可以实现MySQL的分布式连表查询。

spark sparksql 区别

Spark为结构化数据处理引入了一个称为Spark SQL的编程模块。简而言之，sparkSQL是Spark的前身，是在Hadoop发展过程中，为了给熟悉RDBMS但又不理解MapReduce的技术人员提供快速上手的工具。

sparkSQL提供了一个称为DataFrame（数据框）的编程抽象，DF的底层仍然是RDD，并且可以充当分布式SQL查询引擎。

SparkSql有哪些特点呢？

1）引入了新的RDD类型SchemaRDD，可以像传统数据库定义表一样来定义SchemaRDD。

2）在应用程序中可以混合使用不同来源的数据，如可以将来自HiveQL的数据和来自SQL的数据进行Join操作。

3）内嵌了查询优化框架，在把SQL解析成逻辑执行计划之后，最后变成RDD的计算。

presto架构详解

Presto是一款Facebook开源的MPP架构的OLAP查询引擎，可针对不同数据源执行大容量数据集的一款分布式SQL执行引擎。

Presto查询引擎是一个Master-Slave的架构，由一个Coordinator节点，一个Discovery Server节点，多个Worker节点组成，Discovery Server通常内嵌于Coordinator节点中。

Presto是一个开源的分布式SQL查询引擎，可以在多种数据源上进行高速查询和分析，包括HDFS、Hive、MySQL、PostgreSQL等。其架构可以分为以下几个组件：

1. Coordinator节点：Presto集群中的一个节点，负责接收和处理查询请求，以及协调和管理集群中的其他节点。Coordinator节点还负责查询优化、查询计划生成和分发任务等功能。

2. Worker节点：Presto集群中的多个节点，负责执行查询任务。每个Worker节点都包含多个任务执行器，可以进行并行处理，以提高查询速度。

3. Discovery服务：Presto集群中的一个服务，负责管理和维护集群中的节点信息，包括Coordinator节点和Worker节点。

4. Query Planner：Presto中的一个组件，负责将查询语句转换成查询计划，并进行优化和调整，以提高查询效率和性能。

5. Connector：Presto中的一个组件，用于连接和管理各种数据源，包括HDFS、Hive、MySQL、PostgreSQL等。每个Connector都实现了Presto的接口，以提供标准的查询和数据交互能力。

6. Execution Engine：Presto中的一个组件，用于执行查询任务，包括数据读取、数据过滤、数据聚合和数据排序等。Execution Engine使用基于内存的模型，以提高查询速度和性能。

7. Query Monitor：Presto中的一个组件，用于监控和管理查询任务，包括查询状态、查询进度和资源使用情况等。Query Monitor还提供了查询日志和查询统计信息等功能，以帮助用户进行查询优化和调整。

综上所述，Presto的架构是一个分布式的、多节点的查询引擎，支持多种数据源和查询语句，具有高效、灵活和可扩展的特点。

到此，以上就是小编对于分布式sqlserver的问题就介绍到这了，希望介绍的3点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。