什么是Spark SQL？
Apache Spark是一个快速、通用的大规模数据处理引擎，旨在提供易于使用的基于内存的分布式计算方法。Spark SQL是Spark中一个新的模块，用于结构化数据处理。Spark SQL对于SQL语言是高度兼容的，并且该模块能够与现有的Hive数据仓库交互，但是它还支持数据源包括JSON、Hadoop文件、以及Parquet文件等多种数据源。Spark SQL拥有完全的SQL支持，并且能够将SQL查询转换为优化的DAG（有向无环图）以进行分布式计算。因此，Spark SQL是一个非常重要的Spark模块，为我们提供了一个处理分布式关系数据的非常便利的方法。
Spark SQL的关键特性
处理结构化和半结构化数据
Spark SQL支持多种数据源，包括Hive表、Avro文件、Parquet文件、JSON文件等等。我们能够在Spark SQL中使用SQL来查询这些数据源，而且能够与我们加载的数据进行交互。
与Apache Hive兼容
Spark SQL是与Hive兼容的，从而能够方便地与现有的Hive数据、Hive UDF（用户自定义函数）和HiveQL进行交互。
使用标准的SQL语言
Spark SQL支持标准的SQL语言，包含了很多的关系型数据库的基本操作，如SELECT、WHERE、AND、OR、GROUP BY和ORDER BY等等。除此之外，Spark SQL还支持多种聚合操作，例如AVG、SUM和COUNT等等。
支持复合操作
Spark SQL能够支持一系列复合操作，例如JOIN（连接）和UNION（合并）等等。这些功能都能够在一个输入表中进行操作，而且可以读取多个数据源来生成一个结果表。因此，Spark SQL支持多表操作，并且可以轻松地操作多个数据源。
支持代码复用
Spark SQL能够通过DataFrame API（数据框架应用程序接口）进行编程，从而能够将数据源的原始数据转化为可操作的数据框架，并且可以重用定义的数据结构。
Spark SQL速度
Spark SQL是在Apache Spark引擎之上运行的，因此它继承了Spark引擎高效的特性，能够提供远高于Hadoop的速度。Spark SQL通过在数据处理时维护内存中的缓存，从而消除了磁盘I/O操作的开销，并且能够使用RDD（弹性分布式数据集）来执行分布式计算，以便于高效地完成各种操作。
总结
Spark SQL是一个用于分布式计算的高效工具，它能够在Apache Spark引擎之上运行，处理结构化和半结构化数据。Spark SQL对于SQL语言是高度兼容的，能够与现有的Hive数据仓库交互，并且支持多种数据源。与其他Spark模块一样，Spark SQL能够利用RDD来执行分布式计算，因此它具有远高于Hadoop的速度。通过使用Spark SQL，开发人员能够方便地处理分布式关系数据，无论是从现有的数据源或者从与Web API或内存数据流连接而来的新数据源。
