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Spark SQL 核心概述
Spark SQL 是 Apache Spark 中用于处理结构化数据的核心模块。它作为分布式SQL查询引擎，提供了DataFrame和Dataset API，让用户能够使用SQL语句或编程API来处理结构化数据。Spark SQL 的设计目标是让用户能够无缝地在SQL查询和Spark程序之间切换，充分利用Spark的分布式计算能力。
架构与工作原理
Spark SQL 的架构基于 Catalyst 优化器，这是其最核心的组件之一。其工作流程分为四个关键阶段：
解析阶段：SQL语句首先经过词法和语法解析，形成抽象语法树(AST)，识别出关键词、表达式、数据源等元素。这个过程会检查SQL语法是否规范，并生成初始的逻辑计划。
绑定阶段：将SQL语句与数据字典进行绑定，验证相关的投影、数据源是否存在，确保SQL语句可执行。
优化阶段：Catalyst优化器会生成多个执行计划，并根据运行统计数据选择最优的执行策略。
执行阶段：最终执行优化后的物理计划，返回查询结果。
最新版本特性
Apache Spark 最新版本为 4.1.0-preview2（2025年9月28日发布），这是一个预览版本，主要用于社区测试。当前稳定版本是 Spark 3.5.7（2025年9月24日发布）。
Spark SQL 的新特性主要包括：
- 动态合并Shuffle分区
- 动态调整表关联策略
- 动态优化倾斜的表关联操作
- 动态分区裁剪
- 兼容ANSI SQL
- 支持更丰富的Join Hints。
特别值得注意的是自适应查询执行(AQE)功能，这是 Spark 3.0 引入的重要特性，能够根据运行时统计信息动态调整查询计划。
核心数据结构
DataFrame：是基于RDD的分布式数据容器，类似于传统数据库的二维表格，除了数据外还掌握数据的结构信息(schema）。DataFrame支持嵌套数据类型，包括struct、array和map。
Dataset：是DataFrame的强类型版本，提供了更好的类型安全性。
实际应用场景
Spark SQL 在多个领域有广泛应用：
数据分析：支持复杂的SQL查询和聚合操作，适用于数据探索和业务分析。
数据仓库：可以替代Hive进行ETL处理，支持Hive兼容性，能够直接访问现有的Hive数据仓库。
实时处理：结合Structured Streaming，能够处理流式数据。
机器学习：与MLlib集成，为特征工程和数据预处理提供支持。
性能优化实践
缓存策略：通过 spark.catalog.cacheTable() 或 dataFrame.cache() 在内存中缓存数据。
Shuffle优化：设置合适的shuffle并行度（