sparksql

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

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。

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。

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。

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：