Spark SQL - 对大规模的结构化数据进行批处理和流式处理
大体翻译自：https://jaceklaskowski.gitbooks.io/mastering-apache-spark/content/spark-sql.html
如同一般的 Spark 处理，Spark SQL 本质上也是大规模的基于内存的分布式计算。
Spark SQL 和 RDD 计算模型最大的区别在于数据处理的框架不同。Spark SQL 可以通过多种不同的方式对结构化的数据和半结构化的数据进行处理。它既可以使用 SQL ， HiveQL 这种结构化查询查询语言，也可以使用类 SQL，声明式，类型安全的Dataset API 进行查询，这种被称为 Structured Query DSL。
Note：可以通过 Schema 对结构化和半结构化的数据进行描述。
Spark SQL 支持 批处理(Batch) 和流式处理(Struct streaming) 两种处理方式。
Note：本质上，结构化查询都会自动编译为相应的 RDD 操作。
无论使用什么样的查询方式，所有的查询都会转化为一个由 Catalyst expressions 组成的树，在这个过程中会对不断的对查询进行优化。
在 Spark 2.0 以后， Spark SQL 已经成为了 Spark 计算平台最主要的接口， 它通过更高层次的抽象封装了RDD，方便用户通过 SQL 处理数据。
// Define the schema using a case class
case class Person(name: String, age: Int)
// you could read people from a CSV file
// It's been a while since you saw RDDs, hasn't it?
// Excuse me for bringing you the old past.
import org.apache.spark.rdd.RDD
val peopleRDD: RDD[Person] = sc.parallelize(Seq(Person("Jacek", 10)))
// Convert RDD[Person] to Dataset[Person] and run a query
// Automatic schema inferrence from existing RDDs
scala> val people = peopleRDD.toDS
people: org.apache.spark.sql.Dataset[Person] = [name: string, age: int]
// Query for teenagers using Scala Query DSL
scala> val teenagers = people.where('age >= 10).where('age <= 19).select('name).as[String]
teenagers: org.apache.spark.sql.Dataset[String] = [name: string]
scala> teenagers.show
+-----+
| name|
+-----+
|Jacek|
+-----+
// You could however want to use good ol' SQL, couldn't you?
// 1. Register people Dataset as a temporary view in Catalog
people.createOrReplaceTempView("people")
// 2. Run SQL query
val teenagers = sql("SELECT * FROM people WHERE age >= 10 AND age <= 19")
scala> teenagers.show
+-----+---+
| name|age|
+-----+---+
|Jacek| 10|
+-----+---+
通过启动 Hive 支持 (enableHiveSupport)，用户可以 HiveQL 对 Hive 中的数据进行处理。
sql("CREATE OR REPLACE TEMPORARY VIEW v1 (key INT, value STRING) USING csv OPTIONS ('path'='people.csv', 'header'='true')")
// Queries are expressed in HiveQL
sql("FROM v1").show
scala> sql("desc EXTENDED v1").show(false)
+----------+---------+-------+
|col_name |data_type|comment|
+----------+---------+-------+
|# col_name|data_type|comment|
|key |int |null |
|value |string |null |
+----------+---------+-------+
和其它的数据库一样， Spark SQL 通过 Logical Query Plan Optimizer, code generation , Tungsten execution engine 来这些措施进行优化。
Spark SQL 引入了一种抽象的表格式的数据结构 Dataset。 通过 Dataset， Spark SQL 可以更加方便、快速的处理大批量的结构化数据。
Note：Spark SQL 借助 Apache Drill 直接在一些数据文件上进行查询
下面的片段展示了如何读取JSON文件，然后将一种一部分数据保存为CSV文件。
spark.read
.format("json")
.load("input-json")
.select("name", "score")
.where($"score" > 15)
.write
.format("csv")
.save("output-csv")
DataSet 是 Spark SQL 中最核心的抽象。他表示了一批已知 schema 的结构化数据。这些数据可以可以保存在JVM 堆外的内存中，并且变为列压缩的二进制串，来增加计算的速度，减少内存的使用和GC。
Spark SQL 支持 predicate pushdown 对 DataSet 的性能进行优化，并且可以在运行时生成优化代码。
Spark SQL 包含了以下几种 API：
- Dataset API
- Structred Streaming API
- SQL
- JDBC/ODBC
Spark SQL 通过 DataFrameReader 和 DataFrameWrite 这两个统一的接口来访问 HDFS 等存储系统。
Spark SQL 定义了集中不同类型的函数：
- 标准函数 和 UDF。
- 基本的集合函数。
- 窗口聚合函数。
如果你已经将一个 CSV 加载到一个 dataframe 中了，那你可以通过将 dataframe 注册为 table， 然后使用 SQL 进行查询。
// Example 1
val df = Seq(1 -> 2).toDF("i", "j")
val query = df.groupBy('i)
.agg(max('j).as("aggOrdering"))
.orderBy(sum('j))
.as[(Int, Int)]
query.collect contains (1, 2) // true
// Example 2
val df = Seq((1, 1), (-1, 1)).toDF("key", "value")
df.createOrReplaceTempView("src")
scala> sql("SELECT IF(a > 0, a, 0) FROM (SELECT key a FROM src) temp").show
+-------------------+
|(IF((a > 0), a, 0))|
+-------------------+
| 1|
| 0|
+-------------------+