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Spark-SQL概述：是Spark用于结构化数据处理的模块，前身是Shark。Shark基于Hive开发，使SQL-on-Hadoop性能大幅提升，但对Hive依赖制约了Spark发展。SparkSQL汲取Shark优点并重新开发，在数据兼容、性能优化和组件扩展上优势显著。2014年6月，Shark停止开发，发展出SparkSQL和Hive on Spark两个支线。

Spark-SQL特点：易整合，能无缝整合SQL查询和Spark编程；统一数据访问，以相同方式连接不同数据源；兼容Hive，可在已有仓库运行SQL或HQL；支持标准数据连接，能通过JDBC或ODBC连接。

DataFrame介绍：是基于RDD的分布式数据集，类似二维表格，与RDD区别在于带有schema元信息，支持嵌套数据类型，API更友好，性能比RDD高，因为查询计划经Spark catalyst optimiser优化。

DataSet介绍：是分布式数据集合，是DataFrame的扩展。兼具RDD强类型、使用lambda函数的能力和Spark SQL优化执行引擎的优点，用样例类定义结构信息，是强类型的，DataFrame是DataSet的特例（DataFrame = DataSet[Row]） ，可通过 as 方法相互转换。

SparkSession：是Spark最新的SQL查询起始点，它整合了SQLContext和HiveContext的功能，内部封装了SparkContext，负责实际的计算。在spark-shell中，系统会自动创建名为spark的SparkSession对象。

DataFrame

创建方式：可通过Spark的数据源创建

SQL语法查询：使用SQL语法风格查询数据时，需要借助临时视图或全局视图。先读取JSON文件创建DataFrame，如 val df1 = spark.read.json("data/user.json") ；接着对DataFrame创建临时表 df1.createOrReplaceTempView("people") ，之后就能通过SQL语句查询，如 val sqlDF = spark.sql("select * from people")  ，并使用 sqlDF.show 展示结果。创建全局表时，首次运行可能报错，需将hive-site.xml文件复制到spark的conf路径下（最好把整个hive目录放在本地文件系统中），完成配置后创建全局表 df1.createGlobalTempView("people1") ，可通过 spark.sql("SELECT * FROM global_temp.people1").show() 等语句查询展示数据。

DataFrame的DSL语法：DataFrame提供DSL管理结构化数据，使用时无需创建临时视图。操作包括创建DataFrame；选取特定列，如 df.select("username").show() ；进行列运算 df.select($"username",$"age" + 1).show ；筛选数据 df.filter($"age">18).show ；按列分组统计 df.groupBy("age").count.show  。

2. RDD转换为DataFrame：在IDEA开发时，RDD与DataFrame或DataSet相互操作需引入 import spark.implicits._  （spark为SparkSession对象变量名，且必须用val修饰），spark-shell中自动导入。可直接将RDD转为DataFrame ；实际开发常借助样例类转换，定义 case class User(name:String, age:Int)  后，通过 sc.makeRDD(List(("zhangsan",30), ("lisi",40))).map(t=>User(t._1, t._2)).toDF.show 实现转换 。

DataFrame转换为RDD：DataFrame可直接获取内部RDD 。获取的RDD存储类型为Row，可通过 collect 方法收集数据，如 val array = rdd.collect ，还能通过 getAs 方法按列名获取数据。

DataSet操作

创建DataSet：可使用样例类序列，如定义 case class Person(name: String, age: Long) 后，通过 Seq(Person("zhangsan",2)).toDS() 创建；也能用基本类型序列创建，如 Seq(1,2,3,4,5).toDS  ，但实际更多从RDD获取DataSet。

RDD与DataSet相互转换：包含case类的RDD能自动转为DataSet，如 sc.makeRDD(List(("zhangsan",30), ("lisi",49))).map(t=>User(t._1, t._2)).toDS ；DataSet可直接获取内部RDD，如 val rdd = res3.rdd  。

DataFrame和DataSet转换：DataFrame是DataSet的特例，二者可相互转换。DataFrame转DataSet，定义样例类后用 as 方法，如 val ds = df.as[User] ；DataSet转DataFrame使用 toDF 方法，如 val df = ds.toDF 。

RDD、DataFrame、DataSet关系

版本产生顺序：Spark1.0推出RDD，Spark1.3出现DataFrame，Spark1.6引入DataSet 。

共性：都是分布式弹性数据集，有惰性机制、共同函数，操作需 import spark.implicits._ ，会自动缓存运算，都有分区概念，DataFrame和DataSet可模式匹配获取字段信息。

区别：RDD常与spark mllib使用，不支持sparksql操作；DataFrame每行类型为Row，访问列值需解析，支持SparkSQL操作和便捷保存方式；DataSet与DataFrame成员函数相同，每行数据类型自定义，获取行信息更自由。三者可相互转换。