SparkSQL的基本使用

SparkSQL 是 Apache Spark 的一个模块，用于处理结构化数据。它提供了一个高性能、分布式的 SQL 查询引擎，可以轻松处理各种数据源，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据12。

SparkSQL 的特点

1. 易整合：SparkSQL 无缝整合了 SQL 查询与 Spark 编程，可以随时用 SQL 或者 DataFrame 的 API 进行处理结构化数据，并且支持多语言（Java、Scala、Python、R）2。

2. 统一的数据访问：使用相同的方式，连接不同的数据源或者不同文件格式中的数据，支持读写数据从不同的数据来源到不同的数据来源2。

3. 兼容 Hive：在已有的数据仓库上直接运行 SQL 或者 HiveSQL，也可以使用 SparkSQL 直接处理数据并生成 Hive 数据表2。

4. 标准的数据连接：支持标准化的 JDBC 或者 ODBC 连接，方便和各种数据库进行数据交换2。

SparkSQL 的发展历史

SparkSQL 的前身是 Shark，由伯克利实验室研发，基于 Hive 所开发的工具。由于对 Hive 过于依赖，制约了与 Spark 其他组件相互集合，所以提出了研发 SparkSQL 的项目2。2014 年 1.0 版本更新，Shark 和 SparkSQL 项目的负责人宣布停止 Shark 的开发，支持 Shark 发展到达终点，SparkSQL 的时代到来2。

SparkSQL 与 Hive 的区别

• 计算：Hive 依赖磁盘和内存，频繁 IO 流，而 SparkSQL 依赖内存迭代计算2。

• 源数据：两者都有源数据管理2。

• 底层运行：Hive 使用 MR，而 SparkSQL 使用 RDD2。

• SQL 支持：两者都支持 SQL，但 SparkSQL 支持 SQL 混合其他编程语言代码2。

• 资源调度：两者都可以交给 Yarn 资源调度2。

SparkSQL 的基本用法

数据加载

SparkSQL 支持多种数据源，包括文本文件、JSON 文件、Parquet 文件、Hive 表等。以下是一些常见的数据加载方法：