sparkSQL

2.为什么要学习spark SQL

2.1 我们已经学习了Hive，它是将Hive SQL转换成MapReduce然后提交到集群上执行，大大简化了编写MapReduce的程序的复杂性

2.2 MapReduce这种计算模型效率慢，代码繁碎，很多开发者都习惯使用sql，所以Spark SQL的应运而生，它是将Spark SQL转换成RDD，然后提交到集群执行，执行效率非常快，而且Spark SQL也支持从Hive中读取数据

3.spark SQL特点

3.1 集成 3.2 同意的访问方式 3.3hive集成 3.4标准连接

4.DataFrame的概念

（1）DataFram是组成命名列的数据集，它在概念上等同于关系数据库中的表，，但在底层具有更丰富的优化

（2）DataFrame可以从各种来源构建，列如：结构化数据文件， hive中的表，外部数据库或现有RDD

（3）DataFrame  API支持的语言有Scala，Java，Python和R

（4）从上图可以看出，DataFrame多了数据的结构信息，即schema（创建DataFrame的一种方式，后边详细介绍），RDD是分布式的 Java对象的集合

（5）DataFrame是分布式的Row对象的集合，DataFrame除了提供了比RDD更丰富的算子以外，更重要的特点是提升执行效率、减少数据读取以及执行计划的优化

 val row = lines.map ( _.split ( "," )).map ( tp => Row (  tp ( 0 ).toInt, tp ( 1 ), tp ( 2 ), tp ( 3 ), tp ( 4 ).toDouble, tp ( 5 ).toDouble, tp ( 6 ).toInt ))

 val frame: DataFrame = unit.map(tp=>{
      val splits=tp.split(" ")
      val id=splits(0).toInt
      val name=splits(1)
      val age=splits(2).toInt
      val result=splits(3).toInt
      (id,name,age,result)
    }).toDF("id","name","age","address")

5.DataSet的概念

（1）Dataset是数据的分布式集合，Dataset是在Spark 1.6中添加的一个新接口，是DataFrame之上更高一级的抽象

（2）Dataset提供了RDD的优点（强类型化，使用强大的lambda函数的能力）以及Spark SQL优化后的执行引擎的优点

（3）一个Dataset 可以从JVM对象构造，然后使用函数转换（map， flatMap，filter等）去操作

（4）Dataset API 支持Scala和Java， Python不支持Dataset API

sparkSQL

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