Learning Spark SQL数据处理指南

数据里的 Spark SQL，用起来就像是 SQL 界的瑞士军刀。DataFrame的接口写着舒服、跑得也快，还能JSON、Parquet甚至 Hive 表，格式都不挑。嗯，多语言支持也挺贴心，Scala、Python都行，跨平台用起来也省心。

《Learning Spark SQL - Aurobindo Sarkar》这本书讲得还挺系统，从DataFrame和Dataset的基本操作开始，到怎么用SQL搞定JOIN、GROUP BY、ORDER BY这些常规操作，讲得清楚，例子也挺接地气。

性能调优部分也挺实用，像是 Catalyst 优化器的逻辑/物理计划转换，还有代码优化的小技巧，对写过 Spark 的你肯定有用。Hadoop 生态集成也是一大亮点，HDFS、HBase、Cassandra都能打通，不用来回转换格式，节省不少功夫。

哦，还有一个点我觉得赞——它融合了Hive，老项目迁移也不用慌，直接接入 Spark 就能用。再配上窗口函数做点时间序列，比如分组统计、排名、滑动窗口啥的，都能轻松搞定。

书里还有一些实战项目，比如实时数据、大数据报表这些应用场景，能帮你把抽象的概念串起来，看完之后，写生产代码也更有信心。推荐给想扎实掌握 Spark SQL 的你，真的不亏。

如果你正打算做一些大数据开发，是偏型任务的，那这本书可以当手边的工具书常看。