Spark SQL

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Spark SQL是Apache Spark的模块，用于处理结构化数据，支持SQL查询和DataFrame API，可以连接各种数据源，包括Hive、Avro、Parquet、ORC、JSON和JDBC，支持Hive集成和标准连接，具有优化的性能和可扩展性。

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Spark SQL简介

Spark SQL is Spark’s module for working with structured data， either within Spark programs or through standard JDBC and ODBC connectors.

什么是”Spark SQL”？

Spark SQL是Apache Spark的模块，用于处理结构化数据。它可以无缝地将SQL查询与Spark程序混合使用，支持Java、Scala、Python和R语言。Spark SQL提供了一种通用的方式来访问各种数据源，包括Hive、Avro、Parquet、ORC、JSON和JDBC。它还支持HiveQL语法和Hive的SerDes和UDFs，可以与现有的Hive仓库集成。Spark SQL还提供了行列存储和代码生成等优化功能，以提高查询性能和可扩展性。

“Spark SQL”有哪些功能？

1. 支持SQL查询：可以使用SQL语句查询结构化数据，灵活方便。
2. 支持DataFrame API：可以使用DataFrame API进行数据操作和转换，更加灵活和可编程。
3. 统一数据访问：可以连接各种数据源，包括Hive、Avro、Parquet、ORC、JSON和JDBC，并且可以在不同数据源之间进行查询和连接操作。
4. Hive集成：支持HiveQL语法和Hive的SerDes和UDFs，可以与现有的Hive仓库集成，方便使用现有的Hive资源。
5. 标准连接：支持通过JDBC或ODBC进行连接，可以使用现有的商业智能工具查询大数据。
6. 性能和可扩展性：包含成本优化器、行列存储和代码生成等优化功能，可以提高查询性能。同时，可以在数千个节点和多小时的查询中使用Spark引擎，提供完整的中间查询容错能力。

应用场景：

1. 数据分析和处理：可以使用Spark SQL进行数据分析和处理，支持复杂的查询和数据操作。
2. 商业智能和报表：可以使用现有的商业智能工具通过JDBC或ODBC连接Spark SQL，查询和分析大数据。
3. 数据仓库和数据集成：可以将Spark SQL与现有的数据仓库和数据集成系统集成，进行数据查询和连接操作。
4. 实时数据处理：可以使用Spark Streaming将实时数据转换为结构化数据，并使用Spark SQL进行查询和分析。

“Spark SQL”如何使用？

要开始使用Spark SQL，可以下载Spark并将其作为模块使用。可以阅读Spark SQL和DataFrame指南来学习API的使用方法。可以通过Spark官方网站获取更多文档和示例代码。如果有问题，可以在Spark邮件列表上提问。如果想要贡献代码，可以参考Spark的贡献指南并提交补丁。

Spark SQL官网入口网址

https://spark.apache.org/sql

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