spark sql sparkcore

Spark SQL是Spark的一个模块，用于处理海量结构化数据。它提供了一种基于DataFrame的编程接口，可以进行SQL查询、数据分析和数据处理操作。而Spark Core是Spark的核心模块，提供了分布式计算的基础功能，包括任务调度、数据管理和容错机制等。

Spark SQL的特点有以下几点：
1. 数据抽象：Spark Core中的数据抽象为RDD，而Spark SQL中的为DataFrame，其中DataFrame是二维表结构化数据。
2. 数据抽象类型：除了DataFrame，Spark SQL还引入了DataSet这个数据抽象类型，与DataFrame不同的是，DataSet不能用于Python语言中。
3. SparkSession和SparkContext：在Spark 2.0之后，SparkSession可以同时作为RDD和SQL编程的入口，取代了之前只能使用SparkContext访问RDD编程的方式。通过SparkSession创建的SparkContext可以用于底层的RDD编程。
4. DataFrame支持的风格编程：Spark SQL支持类似于SQL的查询语法，也支持函数式编程（如使用DataFrame的transform和action操作）。

参考资料：
- https://www.bilibili.com/video/BV1Jq4y1z7VP?p=107

相关问题

spark sql和spark core

Spark SQL和Spark Core是Apache Spark框架的两个核心模块。

Spark Core是Spark的基础核心模块，它提供了分布式任务调度、内存管理、容错机制和与底层存储系统的交互等功能。Spark Core定义了RDD（弹性分布式数据集）的抽象，RDD是Spark的基本数据结构，它是一个可并行操作和容错的分布式数据集合。通过Spark Core，用户可以使用Scala、Java、Python和R等编程语言来操作和处理大规模数据集。

而Spark SQL是Spark生态系统中用于处理结构化数据的模块，它提供了一种用于查询结构化数据的高级API，以及与多种数据源的连接和集成能力。Spark SQL支持使用SQL查询和DataFrame API进行数据操作，可以读取包括Parquet、Avro、JSON、CSV等格式的数据，并且可以将查询结果保存到这些数据源中。Spark SQL还支持Hive集成，可以直接执行HiveQL查询，并且可以将Hive元数据集成到Spark中。

总结来说，Spark Core提供了Spark框架的基础功能，而Spark SQL则提供了处理结构化数据的高级工具和API。它们一起构成了Apache Spark强大的大数据处理能力。

17.关于Spark SQL&Hive的区别与联系，下列说法错误的是? Spark SQL兼容绝大部分hive的语法和函数 Spark SQL不可以使用hive的自定义函数 Spark SQL依赖于hive元数据 Spark SQL的执行引擎为Spark core,Hive默认执行引擎为Mapreduce

以下说法是错误的：

- Spark SQL不可以使用hive的自定义函数。实际上，Spark SQL可以使用Hive中定义的大部分函数，包括Hive自带的和用户自定义的函数。

以下说法是正确的：

- Spark SQL兼容绝大部分Hive的语法和函数。
- Spark SQL依赖于Hive元数据，可以读取和操作Hive表。
- Spark SQL的执行引擎为Spark core，Hive默认执行引擎为MapReduce。