一、Spark-SQL 基础概念
1.定义与起源：Spark SQL 是 Spark 用于结构化数据处理的模块，前身是 Shark。Shark 基于 Hive 开发，提升了 SQL-on-Hadoop 的性能，但因对 Hive 依赖过多限制了 Spark 发展，后被 SparkSQL 取代，同时产生了 SparkSQL 和 Hive on Spark 两个发展方向。
2.特点：易整合，可无缝整合 SQL 查询和 Spark 编程；统一数据访问，以相同方式连接不同数据源；兼容 Hive，能在已有仓库上运行 SQL 或 HQL；支持标准数据连接，可通过 JDBC 或 ODBC 连接。
二、Spark-SQL 核心编程
1.SparkSession：是 Spark 最新的 SQL 查询起始点，封装了 SparkContext，整合了 SQLContext 和 HiveContext 的功能，在 spark-shell 中会自动创建名为 spark 的 SparkSession 对象。
2.DataFrame 操作
DataFrame 是一种以 RDD 为基础的分布式数据集，类似于传统数据库中 的二维表格
2.1创建方式：可通过 Spark 数据源（如 JSON 文件）、现有 RDD 转换或 Hive Table 查询返回创建。从文件读取数据时，数字类型默认以 bigint 接收 。
2.2查询语法：SQL 语法需借助临时视图或全局视图，先创建 DataFrame 再创建视图，然后用 SQL 语句查询；
DSL 语法可直接操作 DataFrame，无需创建视图，支持查看 Schema、选择列、运算、过滤、分组等操作。
(1)创建一个 DataFrame
( 2)查看schema信息
(3)只查看"username"列数据
(4)查看"username"列数据以及"age+1"数据
df.select('username, 'age + 1).show()
(5)查看"age"大于"18"的数据
(6)按照"age"分组，查看数据条数
与 RDD 转换：RDD 转 DataFrame 可通过引入import spark.implicits._（spark-shell 中自动导入），并借助样例类实现；DataFrame 可直接获取内部 RDD，其存储类型为 Row。
RDD 转换为 DataFrame
DataFrame 转换为 RDD
3.DataSet 操作
DataSet 是分布式数据集合
3.1创建方式：可使用样例类序列或基本类型序列创建，实际中常通过 RDD 得到 DataSet。
(1)使用样例类序列创建 DataSet
(2)使用基本类型的序列创建 DataSet
3.2与 RDD 转换：包含 case 类的 RDD 可自动转换为 DataSet，DataSet 也可直接获取内部 RDD
RDD 转换为 DataSet
DataSet 转换为 RDD
3.3与 DataFrame 转换：DataFrame 是 DataSet 的特例（DataFrame = DataSet[Row]），二者可相互转换，DataFrame 转 DataSet 需借助样例类，DataSet 转 DataFrame 使用toDF方法。
DataFrame 转换为 DataSet
DataSet 转换为 DataFrame
三、RDD、DataFrame、DataSet 关系
产生版本：RDD 在 Spark1.0 出现，DataFrame 在 Spark1.3 出现，DataSet 在 Spark1.6 出现。
共性：都是 Spark 平台下的分布式弹性数据集，具有惰性机制，有共同函数，操作时多需import spark.implicits._，会自动缓存运算，都有分区概念，DataFrame 和 DataSet 可通过模式匹配获取字段信息。
区别：RDD 常与 spark mllib 使用，不支持 sparksql 操作；DataFrame 每行类型为 Row，需解析获取字段值，与 DataSet 支持 SparkSQL 操作和便捷保存方式；DataSet 是强类型，每行数据类型取决于自定义 case class ，与 DataFrame 成员函数相同但每行数据类型不同。
