8、Spark SQL与结构化数据处理全解析

Spark SQL与结构化数据处理全解析

1. 前言

在大数据处理领域，Spark SQL 是一个强大的工具，它为处理结构化数据提供了高效且灵活的方式。本文将深入探讨 Spark SQL 的工作原理、如何在 Spark 应用中使用它，以及 SQL 表和视图的创建与管理。

2. Spark SQL 引擎概述

Spark SQL 引擎主要由两个关键组件构成：Catalyst 优化器和 Project Tungsten。无论使用哪种 Spark 支持的语言，Spark 查询都会经历从逻辑和物理计划构建到最终紧凑代码生成的相同优化过程。

3. Spark SQL 在 Spark 应用中的使用

3.1 SparkSession 的引入

Spark 2.0 引入的 SparkSession 为使用结构化 API 编程提供了统一的入口点。只需导入该类并在代码中创建实例，即可访问 Spark 功能。以下是创建 SparkSession 的示例代码：

from pyspark.sql import SparkSession        
# Create a SparkSession
spark = (SparkSession
  .builder
  .appName("SparkSQLExampleApp")
  .getOrCreate())

import org.apache.spark.sql.SparkSession