1. SparkSQL介绍及使用

1.1 SparkSQL介绍

Spark SQL是Apache Spark 用于处理结构化数据（DataFrame和Datasets）的模块。
在Spark1.0版本时引入了Spark SQL。

1.2 数据结构的形式

• 结构化数据
  • 表，DataFrame，Datasets
  • 构成
    • 元数据 描述数据的数据（描述信息，类型约束）
    • 数据本身

身高
179
173
170
163

• 半结构化数据
  • json，xml，有数据的描述信息，但是对数据内容的类型无法约束。

{"name":"lxyxp"
}

• 非结构化数据
  • 文本文件
  • 图片文件
  • 视频文件
  • 音频文件
    总结 ：
• Spark SQL 可以将非结构化，半结构化数据统一转化为结构化数据处理。
• Spark中使用的结构化数据有DataFrame，映射表（离线数仓开发使用）。

1.3 Spark SQL 特点

• 易整合
  • 使用sql配合Spark一起使用，封装了不同语言的DSL方法。
• 统一数据访问
  • 使用read方法可以读取HDFS数据，MySQL数据，不同类型的文件数据（json、csv、orc）
  • 使用write方法可以写入HDFS、MySQL不同类型的文件
• 兼容hive
  • 使用Hive SQL方法
• 标准的数据连接
  • 使用JDBC和ODBC连接方式连接Spark SQL

1.4 Spark SQL 和 Hive SQL关系

• shark
  • 运行的模式是Hive on Spark
  • 会将Hive SQL 转换为Spark的RDD
  • shark是基于Hive开发的，维护麻烦，2015年停止维护。
• Spark SQL
  • 是Spark团队独立开发的工具，2014年发布1.0版本。
  • Spark SQL工具对Spark的兼容性更好，优化性能得到提升。
  • Spark SQL本质也是将SQL语句转化为RDD执行，catalyst引擎负责将sql转化为rdd。
  • sparkSQL可以连接使用hive的metastore服务，管理表的元数据。