一文读懂Spark SQL：从基础到核心编程
- 在大数据处理领域，Spark框架备受青睐，而Spark SQL更是其中处理结构化数据的得力助手。今天，就来带大家深入了解Spark SQL。
- Spark SQL的前身是Shark，它最初是为了帮助熟悉关系型数据库但不了解MapReduce的技术人员快速上手而开发的。后来，由于Shark对Hive的依赖制约了Spark的发展，Spark SQL应运而生。它不仅兼容Hive，还能从多种数据源获取数据，如RDD、parquet文件、JSON文件等，未来甚至能支持从RDBMS和NOSQL数据库获取数据。同时，在性能优化和组件扩展方面也有出色表现。
- Spark SQL有几个显著特点，它能无缝整合SQL查询和Spark编程；可以用相同方式连接不同数据源；能在已有的Hive仓库上直接运行SQL或HQL；还支持通过JDBC或ODBC进行标准数据连接。
- DataFrame和DataSet是Spark SQL提供的两个重要编程抽象。DataFrame类似传统数据库中的二维表格，以RDD为基础，但它带有schema元信息，这使得Spark SQL能进行针对性优化，提高运行效率。而且DataFrame API提供的关系操作更友好，门槛更低。DataSet则是具有强类型的数据集合，它结合了RDD的强类型和Spark SQL优化执行引擎的优点，使用样例类来定义数据结构信息。
- 下面讲讲它们的实际操作。创建DataFrame有多种方式，比如从Spark数据源读取数据，像读取json文件：
- val df = spark.read.json("data/user.json")
- 也可以从已有的RDD转换而来。查询DataFrame数据时，既可以使用SQL语法，先创建临时视图或全局视图，再用SQL语句查询；也能使用DSL语法，这种方式无需创建临时视图，更加便捷。
- DataSet的创建也很简单，可以使用样例类序列，如：
- case class Person(name: String, age: Long)
- val caseClassDS = Seq(Person("zhangsan",2)).toDS()
- 也能用基本类型的序列创建。实际使用中，更多是通过RDD来得到DataSet。
- RDD、DataFrame和DataSet之间可以相互转换。在Spark的不同版本中，它们先后出现：Spark1.0引入RDD，Spark1.3出现DataFrame，Spark1.6有了DataSet。它们都是分布式弹性数据集，具有惰性机制，有许多共同函数，会自动缓存运算，也都有分区概念。但它们也有区别，RDD一般和spark mllib同时使用，不支持sparksql操作；DataFrame每一行类型固定为Row，需解析获取字段值；DataSet类型更灵活，能自由获取每一行信息。
- 希望通过这篇博客，大家能对Spark SQL有更清晰的认识，在大数据处理的学习和实践中更上一层楼。
