spark简介和核心编程
简介
1. Spark-SQL概述：Spark SQL是Spark处理结构化数据的模块，前身是Shark。Shark基于Hive开发，提升了SQL-on-Hadoop的性能，但对Hive的过度依赖制约了Spark发展。SparkSQL抛弃Shark代码，汲取其优点后重新开发，在数据兼容、性能优化、组件扩展上优势明显。Shark停止开发后，衍生出SparkSQL和Hive on Spark。SparkSQL简化RDD开发，提供DataFrame和DataSet两个编程抽象 。
2. Spark-SQL特点：一是易整合，能无缝融合SQL查询与Spark编程；二是统一数据访问，以相同方式连接不同数据源；三是兼容Hive，可在已有Hive仓库运行SQL或HQL；四是支持标准数据连接，借助JDBC或ODBC连接 。
3. DataFrame解析：DataFrame是基于RDD的分布式数据集，类似二维表格，带有schema元信息，每列有名称和类型。这使Spark SQL能优化数据源和变换操作，性能优于RDD。其API提供高层关系操作，支持嵌套数据类型，查询计划由Spark catalyst optimiser优化，执行效率高 。
4. DataSet解析：DataSet是分布式数据集合，是DataFrame的扩展。它具备RDD的强类型和lambda函数能力，以及Spark SQL优化执行引擎的优势。使用样例类定义数据结构，具有类型安全检查和查询优化特性，DataFrame是DataSet的特例（DataFrame=DataSet[Row]），二者可相互转换 。
核心编程
1. Spark SQL上下文环境：Spark SQL是对Spark Core的封装，其上下文环境对象也经过封装。早期版本有SQLContext和HiveContext两种查询起始点，分别用于Spark自身SQL查询和连接Hive查询。而SparkSession是最新的查询起始点，它整合了SQLContext和HiveContext的功能，内部封装了SparkContext，在spark - shell中会自动创建名为spark的SparkSession对象。
2. DataFrame创建：SparkSession是创建DataFrame和执行SQL的入口，创建方式有三种，包括从Spark数据源创建，例如读取spark的bin/data目录下的user.json文件来创建DataFrame；从现有RDD转换；从Hive Table查询返回。同时要注意从文件读取数字时数据类型的处理，默认用bigint接收。
3. 基于SQL语法的DataFrame操作：使用SQL语法查询DataFrame时，需要临时视图或全局视图辅助。以读取user.json文件创建DataFrame为例，先创建DataFrame，接着为其创建临时表，然后通过SQL语句查询全表并展示结果。创建全局表时，首次运行可能因缺少配置报错，需将hive - site.xml文件复制到spark的conf路径下，配置完成后创建全局表并进行查询展示
4. DataFrame的DSL语法：DataFrame提供DSL用于管理结构化数据，支持在多种语言中使用，且无需创建临时视图。操作包括创建DataFrame，查看Schema信息，如通过 printSchema 方法；选择特定列数据，如 select("username") ；进行列运算，运算时列需用 $ 或引号表达式；数据过滤，依据条件筛选数据；按列分组统计数据条数 。
5. RDD转换为DataFrame：在IDEA开发时，RDD与DF或DS互操作需导入 import spark.implicits._ ，且 spark 是SparkSession对象变量名，需先创建该对象，且只能用 val 修饰。在spark-shell中无需手动导入。RDD可直接调用 toDF 方法转换，实际开发常借助样例类实现 。
6. DataFrame转换为RDD：DataFrame是对RDD的封装，可直接获取内部RDD。获取后RDD存储类型为 Row ，通过 collect 方法收集数据，可使用 getAs 方法按列名获取具体值
7.DataSet操作：DataSet具有强类型特性，创建方式多样。可使用样例类序列，如定义 Person 样例类后，通过 Seq(Person("zhangsan",2)).toDS() 创建；也能用基本类型序列创建，但实际中更多从RDD转换得到。RDD可自动转换为DataSet，借助样例类定义结构，属性反射成列名。DataSet可直接获取内部RDD 。
8. DataFrame与DataSet转换：DataFrame是DataSet的特例，二者可相互转换。DataFrame转DataSet需借助样例类，使用 as 方法；DataSet转DataFrame则调用 toDF 方法 。
9. RDD、DataFrame、DataSet关系：从版本演进看，RDD在Spark1.0出现，DataFrame于Spark1.3诞生，Dataset在Spark1.6引入。三者均为分布式弹性数据集，有惰性机制、共同函数，会自动缓存运算，都有分区概念，DataFrame和DataSet还能模式匹配获取字段信息。不过，RDD常与spark mllib配合，不支持sparksql操作；DataFrame每行类型为Row，访问列值需解析，支持SparkSQL操作与便捷保存方式；DataSet是DataFrame扩展，强类型且自定义样例类后可自由获取行信息 。