什么是sparksql
sparksql是一个用来处理结构话数据的spark模块，它允许开发者便捷地使用sql语句的方式来处理数据；它是用来处理大规模结构化数据的分布式计算引擎，其他分布式计算引擎比较火的还有hive，map-reduce方式。
sparksql的特点
- 融合性 – 无缝集成在代码里，随时使用sql语句
- 统一数据访问方式 – 一套标准api访问多种数据源
- 兼容hive – 可以使用sparksql直接计算并生成hive数据表，这对老的hive数据仓的兼容还是比较好的
- 标准化连接，支持jdbc/odbc连接，方便和各种数据库进行数据交互
sparksql与hive的异同对比
- 都是分布式计算引擎，都广泛用于大规模结构化数据计算，但spark性能更佳
- sparksql底层允许sparkRDD，hive底层允许map-reduce， sparksql是基于内存迭代的，hive是基于磁盘迭代的，这也是他们性能差异的主要来源之一
- sparksql不支持元数据管理，hive有metastore管理元数据，但spark可以和hive集成，从而使用hive的元数据管理
- 二者都可以允许到yarn之上
- hive只支持sql开发，spark支持代码+sql融合开发
sparksql数据抽像与pandas、sparkcore对比
- pandas中，数据抽象单元是DataFrame，是一个二维表结构，用于单机/本地数据集合的处理
- sparkcore中，数据抽象是RDD，用于分布式数据集合，没有固定数据结构，可存储任意数据
- sparksql中，数据抽象是DataFrame，是一个二维表结构，与pandas不同的在于可以用于处理分布式数据集合
实际上，sparksql有三种数据抽象，一个是早期的SchemaRDD抽象，现在已经废弃了，一个是DataSet数据抽象，主要是为scala/java提供的泛型数据对象支持，另外就是DataFrame，可支持python/java/scala。
在spark中，RDD和sparksql是两个很常见的数据抽象形式，怎么理解这两种数据抽象，我们可以看下图：
- RDD是可以存储任意结构数据了，上面只是假设数据对象是一个二维数据的结构，我们也可以用字符串(如"id,name,age")、类(三个成员）等存储，RDD存储对象本身，但dataframe不一样，只能按二维表存储；
- RDD和DataFrame都可以进行分区处理，dataframe更适合用sql处理；
