Spark RDD宽窄依赖

在Spark中，对RDD的转换操作可以分为两种依赖：宽依赖和窄依赖。窄依赖指的是每个父RDD的分区只被子RDD的单个分区使用，例如map()、filter()等操作。宽依赖则表示多个子RDD的分区可能依赖于同一个父RDD的分区，例如groupByKey()、reduceByKey()等操作。宽依赖可能导致数据的重新分区和网络传输。

MySQL与HBase比较:

MySQL是一个关系型数据库，适用于小到中等规模的数据，并支持复杂的SQL查询。HBase是一个非关系型的分布式数据库，适用于大规模数据存储，主要针对读写操作进行优化，不支持复杂的查询。

HBase行列存储: HBase是一个列式数据库，数据按列存储，这使得读取特定列的数据非常快。HBase表由行组成，每行都有一个唯一的行键，并由多个列族组成。每个列族中可以有任意数量的列。

MySQL能否直接查数据中某一列的特定数据，HBase能不能:？

MySQL可以直接查询某一列的特定数据，例如SELECT column FROM table WHERE column = value。HBase也可以做到，可以使用行键和列标识符获取特定的数据。

MySQL两种表引擎:

MySQL主要有两种表引擎：InnoDB和MyISAM。InnoDB: 支持事务处理，也支持外键，对数据库恢复等需求提供了强大的支持。MyISAM: 不支持事务处理等高级处理，但是在大量读取的应用环境下速度快于InnoDB。