Spark SQL 初识1（2.0）

什么是Spark SQL 

1. Apache Spark SQL 是Spark用来操作结构化与半结构化数据的接口。

2. 从历史来讲，Spark SQL 的前身是Shark (SQL on Spark), Shark之于Spark就相当于hive 之于Hadoop MapReduce。

3. Spark SQL提供了一种特殊的RDD，早些版本称为SchemaRDD，从Spark1.3.0以后的版本，SchemaRDD已被一个称为DataFrames的编程抽象取代， DataFrames可以充当分布式SQL查询引擎。

Spark SQL 动机与解决方案

动机：

1. 多数的数据处理流程既需要关系型操作，又需要过程性操作, 比如：

1） 用户一方面需要关系型操作（如数据查询、统计分析）

2） 另一方面又需要过程式的操作（如ETL、机器学习与图分析等高级数据处理）  注解：ETL，Extraction-Transformation-Loading的缩写，中文名为数据抽取、转换和加载

2. 这两类操作常常是割裂的

解决方案（两大贡献）：

1.DataFrame API ： 将关系型的处理与过程型处理结合起来，可以对外部数据源（Hive、JSON等）和Spark内建的分布式集合RDD进行关系型操作。

2.Catalyst: 一个可扩展的SQL查询优化器，采用了Scala语言的特性（模式匹配，Quasiquotes(https://docs.scala-lang.org/overviews/quasiquotes/intro.html)）可增加组合规则、控制代码生成，定义扩展。

Spark SQL 的编程接口