SparkSQL 入门简介

1.SparkSQL概述

SparkSQL的前身是Shark，它的底层依赖于Hive，因此其发展受制于Hive的发展，后来项目组将Shark废弃，保留了其中非常优秀的特点：比如内存存储技术，动态字节码技术等，重新组织了一个项目，这个项目就是SparkSQL，通过Spark去操作Hive，即Spark-on-Hive,同时在hive里面也推出了一个子模块，是hive的计算引擎基于spark，即hive-on-spark。

需要明确的是，sparkCore中的编程模型是RDD，在SparkSQL中的编程模型是DataFrame，在spark1.6之后又做了进一步的升级Dataset。

我们把RDD称之为Spark的第一代编程模型，DataFrame成为第二代编程，Dataset则是第三代编程模型。

2.SparkSQL的特点

1) 可集成

混合SQL查询和spark程序

2）统一数据入口

连接任何数据源采用同样的方式

3) 整合Hive

基于已有的数据仓库，执行SQL或者HSQL查询

4）标准连接

提供了JDBC/ODBC的方式连接商业集成工具（如MySQL等）

3. 编程模型

正如上面所说到的，其编程模型是DataFrame或者Dataset，DataFrame就是一张二维表，相比较RDD多了一行额外的信息，即关系型数据库中的表头。而Dataset则集成了RDD与DataFrame两者的优点，包括RDD的强类型推断，以及非常大的lambda表达式和DataFrame的执行优化器。

4.SparkSQL编程的入口

Spark中编程的入口，就是各种各样的Context，在SparkSQL也不例外，Spark1.6以前，SparkSQL唯一的入口就是SQLContext，及其子类HiveContext，在Spark1.6之后，便又提供了一个SQLContext和HiveContext的集成者——SparkSession。此时SparkSession就成为了SparkSQL的入口，当然这些不管是SQLContext还是HiveContext还是SparkSession，其底层仍然依赖的是SparkContext。

需要额外添加的maven依赖：

<dependency>
  <groupId>org.apache.sparkgroupId>
  <artifactId>spark-sql_2.11artifactId>
  <version>2.2.2version>
dependency>

5.SparkSession的创建

val spark=SparkSession.builder().master("local[*]").applName("SparkSQLOps").getOrCreate()