spark从hdfs读取csv数据后，通过spark sql查询，然后输出结果——这个过程中间干了啥？

好的，进一步详细说明每个步骤的内部机制和执行流程。以下是对每个步骤的更加深入的剖析，涉及SparkContext、DataFrame的创建、临时视图的注册、Spark SQL查询的执行及show()函数的实现细节。

1. 初始化Spark环境

创建SparkSession

val spark = SparkSession.builder()
  .appName("Spark CSV Example")
  .config("spark.master", "local[*]")
  .getOrCreate()

1. SparkSession.builder()：这行代码创建一个SparkSession构建器。SparkSession是Spark 2.x引入的统一入口点，整合了之前的SparkContext、SQLContext、HiveContext等功能。SparkSession包含了对RDD和DataFrame操作的支持，并且提供了一个灵活的接口来执行Spark SQL查询。

2. appName("Spark CSV Example")：设置应用程序的名称。这在Spark UI中会显示，帮助你辨识作业。

3. config("spark.master", "local[*]")：配置Spark应用的运行模式。local[*]意味着Spark将使用所有可用的CPU核心来运行，适合本地调试和小规模测试。你可以根据需要更改为其他集群模式