Spark SQL 的代码资源还是蛮不错的，是它的查询执行部分。它主要包括三个子项目：Core、Catalyst、Hive。其中Catalyst是核心的查询优化引擎，而且它跟 Spark 平台是独立的。Spark SQL Core封装了Catalyst，通过 API 像应用程序SparkSession、Dataset和DataFrame（其实 DataFrame 就是 Dataset[Row]的别名）这些功能。Spark SQL Hive则是用来操作 Hive 的。整体来说，Spark SQL 的架构设计蛮清晰，使用起来也比较方便。如果你对查询执行过程感兴趣，这份源码概览会让你更清楚地了解每个部分是如何协作的。

如果你想深入了解 DataFrame 和 Dataset 的使用方式，推荐你参考相关文章《SparkSQL 中 DataFrame 的构建方法详解》。

，这份源码概览适合前端开发者，是在大数据的场景下，可以你更高效地理解和使用 Spark SQL 的功能。

对了，Spark SQL 和 Hive 的接口是分开的，不会让你觉得复杂。

如果你对大数据和 SQL 优化有兴趣，别错过这份资源哦！