spark-sql

Spark-SQL工作原理： SqlParseAnalyserOptimizerSparkPlan

Spark-SQL 的 DataFrame 操作，用起来还挺香的，尤其是你想把结构化数据当表来查的时候，写起来就跟写 SQL 差不多，顺手。DataFrame 其实就是个分布式表格，底层是RDD，但不用你自己管怎么分发、怎么缓存，Spark 都帮你搞定了，效率也挺高。你写的查询，后面都被 Catalyst 优化过，执行速度比原生RDD快多了。还有一点蛮方便的，Spark-SQL可以直接读Hive的数据，像HiveContext就专门干这个的。如果你项目里本来就在用 Hive，迁过来几乎不用改逻辑，兼容得还不错。而且它支持的数据源种类也不少，JSON、CSV、JDBC，甚至你本地的txt文件都能

这份思维导图详尽总结了Spark的核心概念，涵盖了spark-core、spark-streaming和spark-sql，适合零基础学习者。Spark在大数据处理中具有重要意义。

在实际操作中，有效利用Spark-SQL技术进行数据加载和存储是关键挑战。通过优化数据加载和存储过程，可以显著提高处理效率和数据管理能力。

《Learning Spark SQL》的配套源码，与书本内容相辅相成，帮助读者深入理解Spark SQL

Spark 的零基础思维导图，整理得蛮清楚的，主线就是spark-core、spark-streaming 和 spark-sql，框架清晰，一眼就知道从哪儿下手。适合刚上手 Spark 的同学，像拿来复习也挺方便。 spark-core的部分，基本覆盖了 RDD 的操作方式、分区、累加器啥的，点到为止但挺有用，配合SparkCore 分区与累加器详解看更透彻。 流就看spark-streaming，对流式应用的开发思路有点，像什么 DStream、窗口操作、实时数据统计这些都带到了。嗯，建议搭配SparkStreaming 应用开发指南，能直接跟着做几个小 demo。 spark-sql那块

CDH环境中的Spark版本可能不支持Spark SQL。要启用Spark SQL功能，您可以编译Spark源码，获取 spark-assembly 包替换现有版本。

将详细介绍Spark SQL的实验内容，帮助读者快速下载所需资料。

使用 spark.sql(sql).collectAsList() 或者其他方法将数据收集到列表中，然后将列表转换为数据集进行分批入库。

Apache Spark是一个开源的分布式计算系统，提供了快速、通用、可扩展的大数据处理能力。Spark SQL作为其重要子项目，专注于结构化数据处理，支持使用SQL语言进行数据查询和处理。《mastering-spark-sql.pdf》是Jacek Laskowski编写的关于Spark SQL的深入学习指南，详细涵盖了从基础知识到高级特性的全面内容。文档首先介绍了Spark SQL的核心概念，包括Dataset、DataFrame和RDDs的比较与联系。Dataset作为一种分布式数据集合，提供类型安全的编程接口，而DataFrame则以二维表格的形式展现数据，其底层数据类型为Row。R