Spark SQL使用

Spark SQL

Spark SQL 是 Spark 生态系统中用于处理结构化数据的模块。它通过将 SQL 查询与 Spark 的分布式计算能力结合，提供了高效的数据处理方式。Spark SQL 支持两种主要的数据抽象：DataFrame 和 Dataset，并允许用户通过 SQL 或编程 API（如 Scala、Python、Java）操作数据。

核心概念

1. DataFrame 是一种分布式数据集，类似于传统数据库的二维表格，包含行和列，并带有 Schema 元信息。
2. Dataset 是 DataFrame 的扩展，支持强类型和编译时检查，适用于需要类型安全的场景。
3. SparkSession 是 Spark SQL 的入口点，用于创建和操作 DataFrame 和 Dataset。

创建 DataFrame

可以通过多种方式创建 DataFrame，例如从本地文件、JSON 文件或 RDD 转换：

参考资料

1. https://spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html