spark不能从下面哪些服务或者组件中读取数据
1、SparkContext不可以从本地文件系统读取数据。根据Spark官方文档，SparkContext并不支持直接从本地文件系统读取数据。SparkContext主要用于创建RDD（弹性分布式数据集）和执行操作，而不是用于读取数据。
2、缓存问题：如果数据是被缓存的，而且读取的是缓存数据，那么就无法读取到最新数据。此时需要清除缓存或者使用unpersist（）方法来删除缓存。数据源问题：如果数据源没有及时更新，那么就无法读取到最新数据。
3、RDD是Spark中最基本的数据抽象和计算模型之一。它是一个不可变的分布式对象集合，可以直接跨越多个节点进行并行计算，是Spark分布式计算的核心模块。
4、进程本身不参与计算，和master汇报。（3）Driver：运行程序的main方法，创建spark context对象。（4）spark context：控制整个application的生命周期，包括dagsheduler和task scheduler等组件。（5）client：用户提交程序的入口。
spark和hadoop的区别
计算不同：spark和hadoop在分布式计算的具体实现上，又有区别；hadoop中的mapreduce运算框架，一个运算job，进行一次map-reduce的过程；而spark的一个job中，可以将多个map-reduce过程级联进行。
首先，Hadoop和Apache Spark两者都是大数据框架，但是各自存在的目的不尽相同。
spark和hadoop的区别 据我了解Spark和Hadoop都是大数据处理框架，但它们在处理方式和使用场景上有所不同。 Spark是一个内存计算引擎。Spark支持多种编程语言。它适用于实时数据处理和迭代计算任务。
Spark和Hadoop是两个不同的开源大数据处理框架，Spark可以在Hadoop上运行，并且可以替代Hadoop中的某些组件，如MapReduce。但是，Spark和Hadoop并非直接的竞争关系，而是可以协同工作，提高大数据处理的效率和性能。
Spark Spark 是在 Hadoop 的基础上进行了一些架构上的改良。Spark 与Hadoop 最大的不同点在于，Hadoop 使用硬盘来存储数据，而Spark 使用内存来存储数据，因此 Spark 可以提供超过 Ha？doop 100 倍的运算速度。
Hadoop和Spark都是集群并行计算框架，都可以做分布式计算，它们都基于MapReduce并行模型。Hadoop基于磁盘计算，只有map和reduce两种算子，它在计算过程中会有大量中间结果文件落地磁盘，这会显著降低运行效率。
sparksql支持delete操作么
sparksql支持按条件删除分区。使用spark-sql，或者spark-beeline等方式执行会报错，应该是sparksql不支持按条件删除。
可以。sparksql是Spark用来处理结构化数据的一个模块，它提供了2个编程抽象。在该模块中，为保证使用者的使用方法更加方便，所以在该模块中是可以吧删除临时语句写在前面的。
DML触发器\r\n就是普通的 INSERT \\/ UPDATE \\/ DELETE 触发器。\r\n\r\nDDL触发器\r\n就是一些特有的 DDL 语句的触发器。\r\n例如：登陆到服务器的触发， 创建数据库的触发。
Delta 的定位是流批 体的， 持 update/delete/merge，spark 的所有数据写 式，包括基于dataframe 的批式、流式，以及 SQL 的 Insert、Insert Overwrite 等都是 持的。
答案如下：sparkSQL去掉的na操作：sparkSQL去掉的na方法，返回的是一个DataFrameFuctions对象，此类主要是对DataFrame中值为null的行的操作，只提供三个方法，drop（）删除行，fill（）填充行，replace（）代替行的操作。
搭建spark伪分散式需要先搭建hadoop吗
一般都是要先装hadoop的，如果你只是玩Spark On Standalon的话，就不需要，如果你想玩Spark On Yarn或者是需要去hdfs取数据的话，就应该先装hadoop。
如果以完全分布式模式安装Spark，由于我们需要使用HDFS来持久化数据，一般需要先安装Hadoop。
进入Linux系统，参照本教程官网“实验指南”栏目的“Hadoop的安装和使用”，完成Hadoop伪分布式模式的安装。完成Hadoop的安装以后，再安装Spark（Local模式）。
目的：首先需要明确一点，hadoophe spark 这二者都是大数据框架，即便如此二者各自存在的目的是不同的。Hadoop是一个分布式的数据基础设施，它是将庞大的数据集分派到由若干台计算机组成的集群中的多个节点进行存储。
Spark的安装分为几种模式，其中一种是本地运行模式，只需要在单节点上解压即可运行，这种模式不需要依赖Hadoop 环境。
如何配置spark
1、在Spark中采用本地模式启动pyspark的命令主要包含以下参数：master：这个参数表示当前的pyspark要连接到哪个master，如果是local[*]，就是使用本地模式启动pyspark，其中，中括号内的星号表示需要使用几个CPU核心（core）。
2、双击桌面上的Cygwin图标，启动Cygwin，执行ssh-host-config -y命令，出现如图2-3所示的界面。2）执行后，提示输入密码，否则会退出该配置，此时输入密码和确认密码，按回车键。
3、● 将“spark-defaults.conf”中的“spark.executor.memory”配置项或者“spark-env.sh”中的“SPARK_EXECUTOR_MEMORY”配置项设置为合适大小。● 在使用spark-submit命令时，添加“--executor-memory MEM”参数设置内存。
4、首先是pom.xml，注释了一些东西，比如 不用 添加hbase-client和hbase-server，java中写MapReduce操作hbase需要这两个，scala写spark操作hbase不需要这两个，程序跑不起来，sc无法创建。
5、运行该模式非常简单，只需要把Spark的安装包解压后，改一些常用的配置即可使用，而不用启动Spark的Master、Worker守护进程（ 只有集群的Standalone方式时，才需要这两个角色），也不用启动Hadoop的各服务（除非你要用到HDFS）。
大数据查询分析技术有哪些?
数据处理和分析技术：包括机器学习、数据挖掘、统计分析等技术，用于从大数据中挖掘出有价值的信息和知识。这些技术可以帮助分析人员识别出数据中的模式、趋势和异常，以及进行数据的分类、聚类、预测和推荐等分析。
Analytic Visualizations（可视化分析）不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。
交易数据 大数据平台能够获取时间跨度更大、更海量的结构化交易数据，这样就可以对更广泛的交易数据类型进行分析，不仅仅包括POS或电子商务购物数据，还包括行为交易数据，例如Web服务器记录的互联网点击流数据日志。
常用的技术包括统计分析、机器学习、数据挖掘、自然语言处理、图像处理和时间序列分析等。这些技术能够从大规模数据中提取有意义的信息，并生成预测、分类、聚类、推荐等结果。
Spark 是在 Scala 语言中实现的，它将 Scala 用作其应用程序框架。与 Hadoop 不同，Spark 和 Scala 能够紧密集成，其中的 Scala 可以像操作本地集合对象一样轻松地操作分布式数据集。
