SparkSQL 的设计思路其实挺有意思的，它不是简单把 SQL 套进 Spark 里，而是搞了个叫DataFrame API的东西，让你写 SQL 风格的代码也能享受到函数式编程的灵活。嗯，配上它那个Catalyst 优化器，不光能自动搞优化，还能扩展规则，写自定义逻辑也方便，开发起来还挺省心的。

你要是 JSON 这类结构数据，SparkSQL 还能自动推断数据模式，不用手动写 schema，省了不少事。而且它还支持查询联邦，也就是说，你写一条 SQL 就能查外部数据库，这点用在数据湖场景下就香。

说白了，SparkSQL 就是把过程式和声明式揉一块了，功能上比 Hive 更丰富，效率上比 Shark 更高，还能跟 Spark 生态的东西无缝配合。像搞机器学习的，也能用 SQL 调 Spark 的 MLlib 库，这灵活性，在以前想都不敢想。

要注意哦，虽然它用起来像 SQL，但本质上还是跑在 Spark 之上，理解它的数据流和执行机制，有助于你写出更高效的查询逻辑。如果你平时有用 Hive、Pig 这些工具，那切换过来基本没啥上手门槛，反而会觉得更顺手。

如果你在做数据仓库或者构建数仓中台，推荐你看看这篇文档《SparkSQLSigmod2015.pdf》，对 SparkSQL 的底层架构和设计哲学讲得蛮清楚的，挺值得一读的。