Spark SQL

《Learning Spark SQL》的配套源码，与书本内容相辅相成，帮助读者深入理解Spark SQL

CDH环境中的Spark版本可能不支持Spark SQL。要启用Spark SQL功能，您可以编译Spark源码，获取 spark-assembly 包替换现有版本。

使用 spark.sql(sql).collectAsList() 或者其他方法将数据收集到列表中，然后将列表转换为数据集进行分批入库。

将详细介绍Spark SQL的实验内容，帮助读者快速下载所需资料。

Apache Spark是一个开源的分布式计算系统，提供了快速、通用、可扩展的大数据处理能力。Spark SQL作为其重要子项目，专注于结构化数据处理，支持使用SQL语言进行数据查询和处理。《mastering-spark-sql.pdf》是Jacek Laskowski编写的关于Spark SQL的深入学习指南，详细涵盖了从基础知识到高级特性的全面内容。文档首先介绍了Spark SQL的核心概念，包括Dataset、DataFrame和RDDs的比较与联系。Dataset作为一种分布式数据集合，提供类型安全的编程接口，而DataFrame则以二维表格的形式展现数据，其底层数据类型为Row。R

SparkSQL的论文详细说明了Spark-SQL的内部机制，同学们可以通过阅读来深入理解底层原理。

Boosting Apache Spark Query Performance can greatly enhance your data processing. In this guide, we dive into using the Spark SQL UI to analyze query plans and identify performance issues. The SQL tab within the Spark UI provides insights into query execution plans, allowing you to pinpoint bottlene

这份思维导图详尽总结了Spark的核心概念，涵盖了spark-core、spark-streaming和spark-sql，适合零基础学习者。Spark在大数据处理中具有重要意义。

Spark SQL 入门与应用 本资源深入探讨 Spark SQL 的基础知识及其在 Spark 应用中的作用。 通过学习，您将： 掌握 Spark SQL 的核心概念和使用方法。 了解如何运用 Spark SQL 完成常见的大数据项目任务，例如数据分析、数据清洗和数据转换等。 提升处理和分析大数据的效率。

Spark-SQL工作原理： SqlParseAnalyserOptimizerSparkPlan