Spark SQL，DataFrames and DataSets Guide官方文档翻译
Spark SQL是一个结构化数据处理的Spark模块。
DataSets和DataFrames
一个DataSet是一个分布式数据集合，类似于RDDs。可以构建于JVM对象，并用函数式transformation（map，flatMap，filter等）。Python没有DataSet API的支持。
一个DataFrame就是一个以命名列进行整合的DataSet。类似于关系型数据库中的表。
DataFrames可以通过多种数据源进行构建：结构化数据文件，Hive中的表，外部数据库，已有的RDD。
出发点：SparkSession
Spark程序的入口是SparkSession，一个SparkSession可以用来创建DataFrame，将DataFrame注册为表，在表上执行SQL，缓存表和读取parquet文件。只用SparkSession.builder就可以创建一个基本的SparkSession对象：
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession\
.builder\
.appName("PythonSQL")\
.config("spark.some.config.option", "some-value")\
.getOrCreate()
Spark2.0中的SparkSession提供对Hive特征的内部支持：用HiveQL写query语句，访问Hive UDFs，从Hive表中读取数据。为了只用这些操作支持，不需要安装Hive？？。
创建DataDrames
有SparkSession对象后，应用就可以根据已有的RDD、Hive表或者Spark数据源创建DataFrame。
小栗子：
#根据一个json文件创建一个DataFrame
df= spark.read.json("examples/src/main/resources/people.json")
#在标准输出中显示DataFrame的内容
df.show()
Untyped Dataset Operations (aka DataFrame Operations)
DataFrames在python中为机构化数据处理提供了一个domain-specific语言。
在Python中，有两种方式来访问DataFrame的列：通过属性（df.age），通过索引（df['age']）。推荐使用后者，不会将列名、同时也是DataFrame类的属性混淆。
# spark is an existing SparkSession
# Create the DataFrame
df = spark.read.json("examples/src/main/resources/people.json")
# Show the content of the DataFrame
df.show()
## age name
## null Michael
## 30 Andy
## 19 Justin
# Print the schema in a tree format
df.printSchema()
## root
## |-- age: long (nullable = true)
## |-- name: string (nullable = true)
# Select only the "name" column
df.select("name").show()
## name
## Michael
## Andy
## Justin
# Select everybody, but increment the age by 1
df.select(df['name'], df['age'] + 1).show()
## name (age + 1)
## Michael null
## Andy 31
## Justin 20
# Select people older than 21
df.filter(df['age'] > 21).show()
## age name
## 30 Andy
# Count people by age
df.groupBy("age").count().show()
## age count
## null 1
## 19 1
## 30 1
详细的API看官方文档（
http://spark.apache.org/docs/latest/api/python/pyspark.sql.html#pyspark.sql.DataFrame）
执行SQL查询程序
SparkSession的sql函数可以运行SQL查询，结果以DataFrame的数据格式返回。
# spark is an existing SparkSession
df = spark.sql("SELECT * FROM table")
和RDDs互操作
Spark SQL有两种不同的方法将已存在的RDDs转换成DataSets。
1、使用反射来获取包含特定对象类型的RDD内的schema。
当已知schema的时，使用基于反射的方法会使得代码更简洁，效果更好。
2、通过编程接口创建schema，并将其应用到已有的RDD上。
当运行时才知道列和列类型的情况下，允许你创建DataSets。
使用反射获取schema
Spark SQL可以将Row对象格式的RDD转换成
DataFrame
，并推断其类型。Rows是通过向Row类传入一个key/value对列表作为关键字参数来构建。列表的keys定义了表的列名，通过抽样整个数据集来推断类型，类似于推断json文件。
步骤大致以下两步：
1、将原来的RDD转换成Row格式的RDD。
2、通过SparkSession提供的createDataFrame创建一个DataFrame。
之后就可以通过DataFrame的
createOrReplaceTempView("tablename")将其创建或者替换一个临时视图，即表tablename。
就可以用spark.sql方法在表tablename上运行SQL语句了。
# spark is an existing SparkSession.
from pyspark.sql import Row
sc = spark.sparkContext
# 加载一个text文件，并将每一行转换成一个Row对象。
lines = sc.textFile("examples/src/main/resources/people.txt")
parts = lines.map(lambda l: l.split(","))
# parts.collect()
#输出：[[u'Michael', u' 29'], [u'Andy', u' 30'], [u'Justin', u' 19']]
people = parts.map(lambda p: Row(name=p[0], age=int(p[1])))
#people.collect()
#输出：[Row(age=29, name=u'Michael'), Row(age=30, name=u'Andy'), Row(age=19, name=u'Justin')]
# Infer the schema, and register the DataFrame as a table.
schemaPeople = spark.createDataFrame(people)#创建一个DataFrame
schemaPeople.createOrReplaceTempView("people")#用这个DataFrame创建或者替换一个临时视图people（可以认为people是一张表）
# SQL can be run over DataFrames that have been registered as a table.
teenagers = spark.sql("SELECT name FROM people WHERE age >= 13 AND age <= 19")
# The results of SQL queries are RDDs and support all the normal RDD operations.
teenNames = teenagers.map(lambda p: "Name: " + p.name)
for teenName in teenNames.collect():
print(teenName)
# 官网说SQL查询结果是RDDs，可以用所有RDD的操作，但是我这里查询结果是DataFrame：
>>> type(teenagers)
但当调用map时说DataFrame没有这个map方法。
>>> teenagers.collect()
[Row(name=u'Justin')]
可以看出，teenagers的元素类型是Row，
for t in teenagers.collect():
... print(t['name'])
输出Justin。
通过编程接口指定schema
当一个dictionary关键字参数不能被提前定义（如，records结构被编码成string，或者解析一个text数据集且根据不同用户划分不同fields），可通过以下三步创建一个
DataFrame
：
1、基于原来的RDD创建一个tuples或lists的RDD。
2、创建与RDD中tuples或lists结构相匹配的StructType，通过该StructType创建表示RDD的schema。
3、通过SparkSession提供的createDataFrame方法将schema应用到RDD创建一个DataFrame。
之后就可以通过DataFrame的
createOrReplaceTempView("tablename")将其创建或者替换一个临时视图，即表tablename。
就可以用spark.sql方法在表tablename上运行SQL语句了。
# Import SparkSession and data types
from pyspark.sql.types import *
# spark is an existing SparkSession.
sc = spark.sparkContext
# Load a text file and convert each line to a tuple.
lines = sc.textFile("examples/src/main/resources/people.txt")
parts = lines.map(lambda l: l.split(","))
people = parts.map(lambda p: (p[0], p[1].strip()))
# The schema is encoded in a string.
schemaString = "name age"
fields = [StructField(field_name, StringType(), True) for field_name in schemaString.split()]
schema = StructType(fields)
# Apply the schema to the RDD.
schemaPeople = spark.createDataFrame(people, schema)#创建一个DataFrame
# Creates a temporary view using the DataFrame
schemaPeople.createOrReplaceTempView("people")
# SQL can be run over DataFrames that have been registered as a table.
results = spark.sql("SELECT name FROM people")
# The results of SQL queries are DataFrame
for name in results.collect():
print name
数据源
Spark SQL通过DataFrame接口支持多种数据源的操作。一个DataFrame可以进行relational转换，也可以注册为临时表后执行SQL查询操作。
常用的加载/保存函数
Spark SQL默认数据源是parquet格式的。
df = spark.read.load("examples/src/main/resources/users.parquet")
df.select("name", "favorite_color").write.save("namesAndFavColors.parquet")
手动指定选项
当数据源格式不是parquet时，需手动指定数据源的格式。数据源格式需要指定全名（例如：org.apache.spark.sql.parquet），但如果数据源是内置格式，只需指定简称（json，parquet，jdbc）。通过指定数据源格式，可以对DataFrames进行类型转换操作。
df = spark.read.load("examples/src/main/resources/people.json", format="json")
df.select("name", "age").write.save("namesAndAges.parquet", format="parquet")
直接在文件上执行SQL
除了使用read API将文件加载成DataFrame并执行查询，也可以直接在文件上用SQL执行查询。
df= spark.sql("SELECT * FROM parquet.`examples/src/main/resources/users.parquet`")
存储模式
可以采用SaveMode执行存储操作，SaveMode定义了对数据的处理模式。需要注意的是，这些保存模式不使用任何锁定，不是原子操作。此外，当使用Overwrite方式执行时，在输出新数据之前原数据就已经被删除。
SaveMode详细介绍如下表：
通过使用saveAsTable命令，可以将DataFrames持久化到表中。已有的Hive部署不需要使用这个特性，Spark将会创建一个默认的本地Hive 元数据库。和createOrRepalceTempView不同的是，saveAsTable会实体化DataFrame的内容，并且会在Hive 元数据库中创建一个指针指向该数据。只要维护与同一个元数据库的连接，即使你重启Spark程序，那个持久化的表仍然会存在。通过使用SparkSession的table方法，并以表名为参数，就可以创建一个和DataFrame一样的持久化表。
默认情况下，saveAsTable方法将创建一个“managed table”，意味着数据的位置受元数据库控制。当表被删除后，managed table也会删除存储的数据。
Parquet文件
Parquet是多种数据处理系统支持的列式数据格式。该文件保留了原始数据的模式，Spark SQL提供了parquet文件的读写操作。
读取Parquet文件
例子：
例子：
schemaPeople.write.parquet("people.parquet")#schemaPeople是上边例子创建的DataFrame，parquet方法将DataFrame内容以Parquet的格式进行保存，维持着schema信息。
# Read in the Parquet file created above. Parquet files are self-describing so the schema is preserved.
# The result of loading a parquet file is also a DataFrame.
parquetFile = spark.read.parquet("people.parquet")
#Parquet文件也可以用来创建一个临时的view，然后用于SQL语句中
parquetFile.createOrReplaceTempView("parquetFile");
teenagers = spark.sql("SELECT name FROM parquetFile WHERE age >= 13 AND age <= 19")
for teenName in teenNames.collect():
print(teenName)
分区解析
在类似于Hive的系统中，对表进行分区是对数据进行优化的方式之一。在一个分区的表中，数据通过分区列将数据存储在不同的目录下。Parquet数据源现在能够自动发现并解析分区信息。例如，对人口数据进行分区存储，分区列为gender和country，使用下面的目录结构：
在类似于Hive的系统中，对表进行分区是对数据进行优化的方式之一。在一个分区的表中，数据通过分区列将数据存储在不同的目录下。Parquet数据源现在能够自动发现并解析分区信息。例如，对人口数据进行分区存储，分区列为gender和country，使用下面的目录结构：
path
└── to
└── table
├── gender=male
│ ├── ...
│ │
│ ├── country=US
│ │ └── data.parquet
│ ├── country=CN
│ │ └── data.parquet
│ └── ...
└── gender=female
├── ...
│
├── country=US
│ └── data.parquet
├── country=CN
│ └── data.parquet
└── ...
通过将path/to/table传递给SparkSession.read.parquet或SparkSession.read.load，Spark SQL可以根据路径自动解析分区信息。返回的DataFrame的schema如下：
root
|-- name: string (nullable = true)
|-- age: long (nullable = true)
|-- gender: string (nullable = true)
|-- country: string (nullable = true)
需要注意的是，分区列的数据类型是自动解析的。当前支持数值类型和string类型。有时用户不希望自动解析分区列的数据类型，自动解析分区类型的参数为：park.sql.sources.partitionColumnTypeInference.enabled，
默认值为true。如果想关闭该功能，直接将该参数设置为disabled。此时，分区列数据格式将被默认设置为string类型，不再进行类型解析。
从Spark1.6开始，分区解析只有在默认给定的路径下才会发现分区。对于上面的例子，如果用户将path/to/table/gender=male传给SparkSession.read.parquet或SparkSession.read.load，gender不会被当做分区列。如果用户需要指定分区解析开始的基本路径，可以在数据源
options中设置basePath。例如，当path/to/table/gender=male是数据的路径时，用户设置basePath的值为path/to/table/，那么gender就会成为分区列。
Schema合并
像ProtocolBuffer、Avro和Thrift，Parquet也支持schema evolution（schema演变）。用户可以先定义一个简单的Schema，然后逐渐的向Schema中增加列描述。通过这种方式，用户可以获取多个有不同Schema但相互兼容的Parquet文件。现在Parquet数据源能自动检测这种情况，并合并这些文件的schemas。
因为schema合并是一个高消耗的操作，很多情况下是不需要的，所以从1.5开始
默认关闭了这个功能。可以通过以下两种方式开启：
1、当数据源是Parquet文件时，将数据源选项mergeSchema设置为true（如下面的例子）。
2、将全局SQL选项spark.sql.parquet.mergeSchema设置为true。
# spark from the previous example is used in this example.
# Create a simple DataFrame, stored into a partition directory
df1 = spark.createDataFrame(sc.parallelize(range(1, 6))\
.map(lambda i: Row(single=i, double=i * 2)))
df1.write.parquet("data/test_table/key=1")
# Create another DataFrame in a new partition directory,
# adding a new column and dropping an existing column
df2 = spark.createDataFrame(sc.parallelize(range(6, 11))
.map(lambda i: Row(single=i, triple=i * 3)))
df2.write.parquet("data/test_table/key=2")
# Read the partitioned table
df3 = spark.read.option("mergeSchema", "true").parquet("data/test_table")
df3.printSchema()
# The final schema consists of all 3 columns in the Parquet files together
# with the partitioning column appeared in the partition directory paths.
# root
# |-- single: int (nullable = true)
# |-- double: int (nullable = true)
# |-- triple: int (nullable = true)
# |-- key : int (nullable = true)
Hive metastore Parquet表转换
当向Hive metastore读写Parquet表时，为了更好地性能，Spark SQL将使用自带的Parquet SerDe，而不用Hive的SerDe（SerDe：Serialize/Deserialize的简称，目的是用于序列化和反序列化）。这个优化的配置参数为spark.sql.hive.convertMetastoreParquet，默认是开启的。
Hive/Parquet Schema反射（Reconciliation）
从表schema处理的角度来看，Hive和Parquet有两个主要区别：
1、Hive不区分大小写（
is case insensitive），而Parquet区分大小写。
2、Hive允许所有列为空，而Parquet中的空是有重要意义的。
由于这两个区别，当我们将Hive metastore Parquet表转换成Spark SQL Parquet表时，需要将Hive metastore schema 和Parquet schema一致化，一致化规则如下：
1、两个schema中同名的字段必须具有相同的数据类型。一致化后的字段必须为Parquet的字段类型，所以空值是很重要的（
nullability is respected）。
2、一致化后的schema只包含那些在Hive metastore schema中定义的字段。
（1）在一致化后的schema中忽略只出现在Parquet schema的字段。
（2）将只出现在Hive metastore schema的字段设为nullable字段，并加到一致化后的schema中。
元数据刷新
为了更好的性能，Spark SQL 缓存了Parquet 元数据。当Hive metastore Parquet表转换是enabled时，那些转换后的表的元数据也能够被缓存。当表被Hive或其他工具更新后，为了保证元数据的一致性，需要手动刷新元数据。示例：
# spark is an existing HiveContext
spark.refreshTable("my_table")
配置
可以使用SparkSession的setConf方法来配置Parquet，或者使用SQL执行SET key==value命令。
JSON 数据集
Spark SQL可以自动解析JSON数据集的schema，读取JSON数据集为DataFrame格式。读取JSON文件可以用SparkSession.read.json方法。
需要注意的是，这里的JSON文件不是常规的JSON文件。JSON文件每一行必须包含一个独立有效的JSON对象。所以，如果读取的是多行描述一个JSON对象的文件，就会导致出错。
示例如下：
# spark is an existing SparkSession.
# A JSON dataset is pointed to by path.
# The path can be either a single text file or a directory storing text files.
people = spark.read.json("examples/src/main/resources/people.json")
# The inferred schema can be visualized using the printSchema() method.
people.printSchema()
# root
# |-- age: long (nullable = true)
# |-- name: string (nullable = true)
# Creates a temporary view using the DataFrame.
people.createOrReplaceTempView("people")
# SQL statements can be run by using the sql methods provided by `spark`.
teenagers = spark.sql("SELECT name FROM people WHERE age >= 13 AND age <= 19")
# Alternatively, a DataFrame can be created for a JSON dataset represented by
# an RDD[String] storing one JSON object per string.
anotherPeopleRDD = sc.parallelize([
'{"name":"Yin","address":{"city":"Columbus","state":"Ohio"}}'])
anotherPeople = spark.jsonRDD(anotherPeopleRDD)该行会报错：'SparkSession' object has no attribute 'jsonRDD'
应该是没有这个方法。
Hive表
Spark SQL也支持读写Hive中的数据。然后，Hive有大量的依赖包，这些依赖包在Spark distribution中是没有的。如果Hive的依赖可以在classpath中搜索到，Spark可以自动加载。注意，这些依赖也必须分布到所有的worker节点上，因为为了能够访问Hive中的数据，节点会调用Hive的序列化和反序列化库（SerDes）。
Hive的配置文件是conf/目录下的hive-site.xml，core-site.xml
(for security configuration)和hdfs-site.xml（for HDFS configuration）。
操作Hive时，必须实例化一个Hive支持的SparkSession对象，连接着一个持久化的mHive metastore，支持Hive serdes和Hive的用户自定义函数。即使用户没有现有的Hive部署，也能够使Hive支持。当没有通过hive-site.xml配置时，context会自动在当前目录下创建metastore_db，同时创建一个由spark.sql.warehouse.dir指定的目录，默认为当前目录下的spark-warehouse目录，这是spark应用开始的地方。注意，从Spark2.0.0开始hive-site.xml文件中的hive.metastore.warehouse.dir属性被弃用。用spark.sql.warehouse.dir来指定数据仓库中数据库的位置。也许需要给那个启动spark应用的用户授予写权限。
# spark is an existing SparkSession
spark.sql("CREATE TABLE IF NOT EXISTS src (key INT, value STRING)")
spark.sql("LOAD DATA LOCAL INPATH 'file:///opt/spark/spark-2.0.0-bin-hadoop2.7/examples/src/main/resources/kv1.txt' INTO TABLE src")
# Queries can be expressed in HiveQL.
results = spark.sql("FROM src SELECT key, value").collect()
和不同版本的Hive metastore交互
Spark SQL提供的Hive支持最重要一点是可以和Hive metastore进行交互，使得Spark SQL能够访问Hive表的元数据。从Spark1.4.0开始，Spark SQL只需下面简单的配置，就支持各版本Hive metastore的访问。注意，涉及到metastore时Spar SQL忽略了Hive的版本。Spark SQL内部将Hive反编译至Hive 1.2.1版本，Spark SQL的内部操作(serdes, UDFs, UDAFs, etc)都调用Hive 1.2.1版本的class。版本配置项见下面表格：
JDBC To Other Databases
Spark SQL通过JDBC访问其他数据库。当使用JDBC访问其他数据库时，应该首选JdbcRDD（scala）。这是因为结果是以DataFrame的格式返回的，且Spark SQL处理DataFrame会很容易，也会很方便的添加其他数据源。因为JDBC数据源不需要用户提供ClassTag，所以很适合使用Java或Python进行操作（注意，这和允许其他应用使用Spark SQL执行查询操作的Spark SQL JDBC server是不同的）。
使用JDBC访问数据源，需要在spark classpath添加JDBC driver配置。例如，为了从Spark Shell连接postgres，需要运行下面的命令：
bin/spark-shell --driver-class-path postgresql-9.4.1207.jar --jars postgresql-9.4.1207.jar
通过调用数据源API，远程数据库的表可以被加载为DataFrame或Spark SQL临时表。下面的选项是支持的：
df = spark.read.format('jdbc').options(url='jdbc:postgresql:dbserver', dbtable='schema.tablename').load()
故障排除
1、在客户端 session和所有的executors上，JDBC driver类必须对启动类加载器（primordial class loader）是visible。这是因为当创建一个connection时，Java的DriverManager类会执行安全验证，安全认证将忽略所有对启动类加载器为非visible的driver。一个方便的解决办法是修改所有worker节点上的compute_classpath.sh脚本，将driver JARs添加至脚本。
2、有些数据库（如H2）将所有名字转换为大写，所以在Spark SQL中也需要将名字全部大写。
性能调优
通过缓存数据至内存或开启某些选项，可以提升一些作业负荷的性能。
缓存数据至内存
Spark SQL可以通过调用spark.cacheTable('tableName')或dataFrame.cache()，使用一种柱状格式将表缓存到内存中。然后Spark SQL在执行查询任务时，只需扫描必须的列，还可以自动调节压缩，从而达到最小化内存使用率和降低GC压力的目的。可以调用spark.uncacheTable("tableName")将表从内存中移除。
可通过两种配置方式开启缓存数据功能：
1、使用SparkSession的setConf方法
2、执行SQL的SET key=value命令
其他配置选项
下面的选项也可以用来调整查询执行的性能。在将来的版本中，这些选项有可能会被弃用，会增强自动调优功能。
分布式SQL引擎（
待看
）
使用Spark SQL的JDBC/ODBC或者CLI，可以将Spark SQL作为一个分布式查询引擎。终端用户或应用不需要编写额外的代码，可以直接使用Spark SQL执行SQL查询。
运行Thrift JDBC/ODBC服务
这里运行的Thrift JDBC/ODBC服务与Hive 1.2.1中的HiveServer2一致。可以在Spark目录下执行如下命令来启动JDBC/ODBC服务：
./sbin/start-thriftserver.sh
这个命令接收所有
bin/spark-submit 命令行参数，添加一个
--hiveconf 参数来指定Hive的属性。详细的参数说明请执行命令
./sbin/start-thriftserver.sh --help 。
服务默认监听端口为localhost:10000。有两种方式修改默认监听端口：
1、修改环境变量：
export HIVE_SERVER2_THRIFT_PORT=
export HIVE_SERVER2_THRIFT_BIND_HOST=
./sbin/start-thriftserver.sh \
--master \
...
2、修改系统属性
./sbin/start-thriftserver.sh \
--hiveconf hive.server2.thrift.port= \
--hiveconf hive.server2.thrift.bind.host= \
--master
...
使用
beeline 来测试Thrift JDBC/ODBC服务：
./bin/beeline
连接到Thrift JDBC/ODBC服务
beeline> !connect jdbc:hive2://localhost:10000
在非安全模式下，只需要输入机器上的一个用户名即可，无需密码。在安全模式下，beeline会要求输入用户名和密码。
配置Hive需要替换
conf/ 目录下的
hive-site.xml。
Thrift JDBC服务也支持通过HTTP传输发送thrift RPC messages。开启HTTP模式需要将下面的配参数配置到系统属性或
conf/: 下的
hive-site.xml中
hive.server2.transport.mode - Set this to value: http
hive.server2.thrift.http.port - HTTP port number fo listen on; default is 10001
hive.server2.http.endpoint - HTTP endpoint; default is cliservice
测试http模式，可以使用beeline链接JDBC/ODBC服务：
beeline> !connect jdbc:hive2://:/?
hive.server2.transport.mode=http;
hive.server2.thrift.http.path=
运行Spark SQL CLI
Spark SQL CLI可以很方便的在本地运行Hive元数据服务以及从命令行执行查询任务。需要注意的是，Spark SQL CLI不能与Thrift JDBC服务交互。
在Spark目录下执行如下命令启动Spark SQL CLI：
./bin/spark-sql
配置Hive需要替换
conf/ 下的
hive-site.xml 。执行
./bin/spark-sql --help 可查看详细的参数说明。
与Hive的兼容
Spark SQL与Hive Metastore，SerDes，UDFs兼容。当前Hive SerDes和UDFs是基于Hive1.2.1，Spark SQL兼容Hive Metastore从0.12到1.2.1的所有版本。
在Hive Warehouses中部署Spark SQL
Spark SQL Thrift JDBC服务与Hive相兼容，在已存在的Hive上部署Spark SQL Thrift服务不需要对已存在的Hive Metastore做任何修改，也不需要对数据做任何改动。
Spark SQL支持的Hive特性
Spark SQL支持大多数Hive特性，如：
Hive查询语句，包括：
SELECT
GROUP BY
ORDER BY
CLUSTER BY
SORT BY
所有Hive运算符，包括
比较操作符（=, ⇔, ==, <>, <, >, >=, <=, etc）
算术运算符（+, -, *, /, %, etc）
逻辑运算符（AND, &&, OR, ||, etc）
复杂类型构造器
数学函数（sign,ln,cos,etc）
字符串函数（instr,length,printf,etc）
用户自定义函数（UDF）
用户自定义聚合函数（UDAF）
用户自定义序列化格式器（SerDes）
窗口函数
Joins
JOIN
{LEFT|RIGHT|FULL} OUTER JOIN
LEFT SEMI JOIN
CROSS JOIN
Unions
子查询
SELECT col FROM ( SELECT a + b AS col from t1) t2
Sampling
Explain
表分区，包括动态分区插入
视图
所有的Hive DDL函数，包括：
CREATE TABLE
CREATE TABLE AS SELECT
ALTER TABLE
大部分的Hive数据类型，包括：
TINYINT
SMALLINT
INT
BIGINT
BOOLEAN
FLOAT
DOUBLE
STRING
BINARY
TIMESTAMP
DATE
ARRAY<>
MAP<>
STRUCT<>
Spark SQL不支持的Hive特性
下面是当前不支持的Hive特性，其中大部分特性在实际的Hive使用中很少用到。
Major Hive Features
Tables with buckets：bucket是在一个Hive表分区内进行hash分区。Spark SQL当前不支持。
Esoteric Hive Features
UNION type
Unique join
Column statistics collecting：当期Spark SQL不智齿列信息统计，只支持填充Hive Metastore的sizeInBytes列。
Hive Input/Output Formats
File format for CLI: 这个功能用于在CLI显示返回结果，Spark SQL只支持TextOutputFormat
Hadoop archive
Hive优化
部分Hive优化还没有添加到Spark中。没有添加的Hive优化（比如索引）对Spark SQL这种in-memory计算模型来说不是特别重要。下列Hive优化将在后续Spark SQL版本中慢慢添加。
1、块级别位图索引和虚拟列（用于建立索引）
2、自动检测joins和groupbys的reducer数量：当前Spark SQL中需要使用“
SET spark.sql.shuffle.partitions=[num_tasks];
”控制post-shuffle的并行度，3、不能自动检测。
4、仅元数据查询：对于可以通过仅使用元数据就能完成的查询，当前Spark SQL还是需要启动任务来计算结果。
数据倾斜标记：当前Spark SQL不遵循Hive中的数据倾斜标记。
5、join中STREAMTABLE提示：当前Spark SQL不遵循STREAMTABLE提示。
6、查询结果包含多个小文件时合并小文件：如果查询结果包含多个小文件，Hive能合并小文件为几个大文件，避免HDFS metadata溢出。当前Spark SQL不支持这个功能。
Reference
数据类型
Spark SQL和DataFrames支持的数据格式如下：
•数值类型
•ByteType: 代表1字节有符号整数. 数值范围： -128 到 127.
•ShortType: 代表2字节有符号整数. 数值范围： -32768 到 32767.
•IntegerType: 代表4字节有符号整数. 数值范围： -2147483648 t到 2147483647.
•LongType: 代表8字节有符号整数. 数值范围： -9223372036854775808 到 9223372036854775807.
•FloatType: 代表4字节单精度浮点数。
•DoubleType: 代表8字节双精度浮点数。
•DecimalType: 表示任意精度的有符号十进制数。内部使用java.math.BigDecimal.A实现。
•BigDecimal由一个任意精度的整数非标度值和一个32位的整数组成。
•String类型
•StringType: 表示字符串值。
•Binary类型
•BinaryType: 代表字节序列值。
•Boolean类型
•BooleanType: 代表布尔值。
•Datetime类型
•TimestampType: 代表包含的年、月、日、时、分和秒的时间值
•DateType: 代表包含的年、月、日的日期值
•复杂类型
•ArrayType(elementType, containsNull): 代表包含一系列类型为elementType的元素。如果在一个将ArrayType值的元素可以为空值，containsNull指示是否允许为空。
•MapType(keyType, valueType, valueContainsNull): 代表一系列键值对的集合。key不允许为空，valueContainsNull指示value是否允许为空
•StructType(fields): 代表带有一个StructFields（列）描述结构数据。
•StructField(name, dataType, nullable): 表示StructType中的一个字段。name表示列名、dataType表示数据类型、nullable指示是否允许为空。
Spark SQL所有的数据类型在
org.apache.spark.sql.types 包内。Python中通过下面的命令进行访问：from pyspark.sql.types import *
NaN 语义
当处理float或double类型时，如果类型不符合标准的浮点语义，则使用专门的处理方式NaN。需要注意的是：
1、NaN = NaN 返回 true
2、可以对NaN值进行聚合操作
3、在join操作中，key为NaN时，NaN值与普通的数值处理逻辑相同
4、NaN值大于所有的数值型数据，在升序排序中排在最后
参考文章：官方文档
http://www.cnblogs.com/BYRans/p/5057110.html