【CDA就业班独家发布】CDA数据分析师学习之路（56）-SQL专题

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       CDA数据分析师学习之路出系列了，每篇都有数据分析、大数据相关文章和视频，各大名师主讲，每周一、二、四、五更新！CDA数据分析师学习之路已经更新到CDA数据分析师学习之路（56）了，欢迎观看学习！
       另外欢迎各位坛友投稿数据分析相关视频和文章，一经选用将赠送100论坛币和现金奖励、并有机会获赠一套数据分析相关视频（SAS、SPSS、Java、统计理论等等）！（PS：相关文章和视频得原创！联系方式见下方，欢迎投稿！）

CDA数据分析师学习之路（56）

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SQL-On-Hadoop的比较

       Impala现在已成为性能、兼容性、可用性最好的分析数据库，为正确的job选择正确的引擎是非常重要的，尽管Impala显著的性能作为分析数据库的领导者，Impala作为最好的MPP查询引擎，适于交互查询为BI和SQL分析提供支持，但是Hive和Spark SQL在其他用例、场景下提供重要的能力。

       Hive适于批处理，通过类SQL的语言比MR在数据准备、ETL上可用性更强，Impala的数据也是开发人员通过Hive产生的，Hive-on-Tez和Hive-on-Spark使得Hive的性能得到增强，接近Spark处理数据的速度。

       Spark SQL是Spark的一种API，在Spark程序中嵌入SQL查询，它使得一般的数据处理如聚合、过滤、Join等用SQL简单的表达出来作为Spark应用程序的一部分。它提供了对RDD的SQL支持，也支持Parquet文件和Hive表，这可以让用户方便的分析复杂的数据。

    尽管Spark SQL、Hive-on-Tez的性能已有显著的提升，但在多用户并发时，在交互延迟和并发上持续提供高性能的还是Impala。不过为了在统一的数据平台上有一个全栈式的解决方案，也会有越来越多的用户采用SparkSQL作为自身OLAP的解决方案。

感谢宋广磊老师提供资料！

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【CDA数据分析师学习之路】sql语言 05 使用连接符

感谢孙增辉老师提供视频资料！

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相关链接：

CDA数据分析师就业班第五期7月10号开课啦！   https://bbs.pinggu.org/thread-4588274-1-1.html

CDA大数据分析师就业班第三期7月17号开课啦！https://bbs.pinggu.org/thread-4588371-1-1.html

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不错学习了

蛮好的支持类

顶！d=====(￣▽￣*)b

thank a lot

多谢啦

感谢分享

谢谢分享

不错

现在的文章感觉有点难。。看不太懂啊