Spark SQL 简介
Spark SQL官方介绍
●官网
Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块。
Spark SQL还提供了多种使用方式，包括DataFrames API和Datasets API。但无论是哪种API或者是编程语言，它们都是基于同样的执行引擎，因此你可以在不同的API之间随意切换，它们各有各的特点。
●Spark SQL 的特点
1.易整合
可以使用java、scala、python、R等语言的API操作。
2.统一的数据访问
连接到任何数据源的方式相同。
3.兼容Hive
支持hiveHQL的语法。
兼容hive(元数据库、SQL语法、UDF、序列化、反序列化机制)
4.标准的数据连接
可以使用行业标准的JDBC或ODBC连接。
SQL优缺点
●SQL的优点
表达非常清晰, 比如说这段 SQL 明显就是为了查询三个字段，条件是查询年龄大于 10 岁的
难度低、易学习。
●SQL的缺点
复杂分析,SQL嵌套较多：试想一下3层嵌套的 SQL维护起来应该挺力不从心的吧
机器学习较难：试想一下如果使用SQL来实现机器学习算法也挺为难的吧
Hive和SparkSQL
Hive是将SQL转为MapReduce
SparkSQL可以理解成是将SQL解析成'RDD' + 优化再执行
Spark SQL数据抽象
DataFrame
●什么是DataFrame
DataFrame是一种以RDD为基础的带有Schema元信息的分布式数据集，类似于传统数据库的二维表格 。
DataSet
●什么是DataSet
DataSet是保存了更多的描述信息，类型信息的分布式数据集。
与RDD相比，保存了更多的描述信息，概念上等同于关系型数据库中的二维表。
与DataFrame相比，保存了类型信息，是强类型的，提供了编译时类型检查，
调用Dataset的方法先会生成逻辑计划，然后被spark的优化器进行优化，最终生成物理计划，然后提交到集群中运行！
DataSet包含了DataFrame的功能，
Spark2.0中两者统一，DataFrame表示为DataSet[Row]，即DataSet的子集。
DataFrame其实就是Dateset[Row]
RDD、DataFrame、DataSet的区别
●结构图解
RDD[Person]
以Person为类型参数，但不了解 其内部结构。
DataFrame
提供了详细的结构信息schema列的名称和类型。这样看起来就像一张表了
DataSet[Person]
不光有schema信息，还有类型信息
