spark sql内核剖析

Spark SQL是Apache Spark的一个模块，用于处理结构化数据，其内核主要包括以下几个部分：

1. **DataFrame API**：这是Spark SQL的核心，它提供了一种类似表格的数据结构，类似于SQL表。DataFrame是由一系列列组成的，每一列都有特定的数据类型，并支持SQL查询。

2. **Catalyst计划**：这是Spark SQL的优化引擎，也被称为计算图。它将用户的SQL查询转换成一系列低级操作，如分区、过滤、投影等，然后通过优化器选择最佳执行策略。

3. ** Catalyst Optimizer**：负责对DataFrame操作进行优化，包括规则优化、基于成本的优化等，以提高查询性能。

4. **RDD（弹性分布式数据集）基础**：虽然Spark SQL倾向于使用DataFrame，但在底层，它还是利用了RDD作为存储和并行计算的基础单元。

5. **Columnar Storage**：为了提高读写速度，Spark SQL采用了列式存储格式，这种存储方式使得对单个列的查询更快。

6. **Hive Integration**：Spark SQL能够直接与Hive交互，支持读取Hive表和写入Hive，这使得可以无缝地在两者之间切换。