一：Spark SQL的简介
Spark SQL是Spark处理数据的一个模块，跟基本的Spark RDD的API不同，Spark SQL中提供的接口将会提供给Spark更多关于结构化数据和计算的信息。其本质是，Spark SQL使用这些额外的信息去执行额外的优化，这儿有几种和Spark SQL进行交互的方法，包括SQL和Dataset API，当使用相同的执行引擎时，API或其它语言对于计算的表达都是相互独立的，这种统一意味着开发人员可以轻松地在不同的API之间进行切换。
二：Spark SQL的作用
Spark SQL的一大用处就是执行SQL查询语句，Spark SQL也可以用来从Hive中读取数据，当我们使用其它编程语言来运行一个SQL语句，结果返回的是一个Dataset或者DataFrame.你可以使用命令行，JDBC或者ODBC的方式来与SQL进行交互
三：Spark SQL的特点
官网上第一句话：**Spark SQL is Apache Spark’s module for working with structured data. **
Spark SQL是Apache Spark处理结构化数据的模块
官网地址：https://spark.apache.org/sql/
集成
无缝地将SQL查询与Spark程序混合。
Spark SQL允许您使用SQL或熟悉的DataFrame API在Spark程序中查询结构化数据。适用于Java、Scala、Python和R语言。
统一的数据访问
以相同的方式连接到任何数据源。
DataFrames和SQL提供了一种访问各种数据源的通用方法，包括Hive、Avro、Parquet、ORC、JSON和JDBC。您甚至可以通过这些源连接数据。
蜂巢集成
在现有仓库上运行SQL或HiveQL查询。
Spark SQL支持HiveQL语法以及Hive SerDes和udf，允许您访问现有的Hive仓库。
标准的连接
通过JDBC或ODBC连接。
服务器模式为业务智能工具提供了行业标准JDBC和ODBC连接。
四：总结
查询结构化数据
适用于各种语言
以相同的方式连接到任何数据源。
访问现有的Hive仓库
标准的连接