1.1. SparkSQL介绍

SparkSQL，就是Spark生态体系中的构建在SparkCore基础之上的一个基于SQL的计算模块。SparkSQL的前身不叫SparkSQL，而是叫做Shark。最开始的时候底层代码优化、SQL的解析、执行引擎等等完全基于Hive，总是Shark的执行速度要比Hive高出一个数量级，但是Hive的发展制约了Shark。因此在15年中旬的时候，Shark的负责人将Shark项目结束掉，重新独立出来的一个项目，就是SparkSQL。Spark SQL不再依赖Hive，做了独立的发展，逐渐的形成两条相互独立的业务：SparkSQL和Hive-On-Spark。在SparkSQL发展过程中，同时也吸收了Shark有些特点：基于内存的列存储、动态字节码优化技术。

SparkSQL是用于结构化数据处理的Spark模块，与基本的Spark RDD API不同，SparkSQL提供的接口为Spark提供了有关数据结构和正在执行的计算的更多信息。在内部，SparkSQL使用这些额外的信息来执行额外的优化。有几种与SparkSQL交互的方法，包括SQL和Dataset API。计算结果时，将使用相同的执行引擎，这与用于表示计算的API/语言无关。这种统一意味着开发人员可以轻松的在不同的API之间来回切换，基于API的切换提供了表示给定转换的最自然的方式。

SparkSQL的发展历史：

• 2014年：SparkSQL 1.0版本正式发布。
• 2015年：SparkSQL 1.3版本正式发布，新增了DataFrame编程模型，也是目前使用到的编程模型。
• 2016年：SparkSQL 1.6版本正式发布，新增了Dataset编程模型，提供了强类型支持，也就是在RDD的每行数据添加了类型约束。适用于Java、Scala。
• 2016年：SparkSQL 2.0版本正式发布。
• 2019年：SparkSQL 3.0版本正式发布，性能得到大幅提升。

1.2. SparkSQL的特点

1.3. 总结

SparkSQL就是Spark生态体系中用于处理结构化数据的一个模块。

• 结构化数据是什么？
• 存储在关系型数据库中的数据，就是结构化数据.
• 半结构化数据是什么？
• 类似xml、json等的格式的数据被称之为半结构化数据.
• 非结构化数据是什么？
• 音频、视频、图片等为非结构化数据.

换句话说，SparkSQL处理的就是二维表数据。