spark SQL和sparkDSL的区别

Spark SQL和Spark DSL是Apache Spark中两种不同的编程接口，用处理结构化数据。

1. Spark SQL：
- Spark SQL是一种基于SQL的查询引擎，它提供了一种使用SQL语句来查询和操作结构化数据的方式。
- 它支持标准的SQL语法，可以执行SQL查询、聚合操作、连接操作等。
- Spark SQL还提供了DataFrame和DataSet两种高级抽象，用于表示分布式数据集，并提供了丰富的API来进行数据处理和转换。
- Spark SQL可以与Hive集成，可以读取和写入Hive表。

2. Spark DSL（Domain Specific Language）：
- Spark DSL是一种基于函数式编程的API，它提供了一组用于处理结构化数据的函数和操作符。
- 它使用Scala编程语言来定义和操作数据集，提供了丰富的函数和操作符来进行数据转换、过滤、聚合等操作。
- Spark DSL是类型安全的，可以在编译时捕获一些错误。
- Spark DSL可以与其他编程语言（如Java、Python）进行交互。

区别：
- Spark SQL是基于SQL语言的查询引擎，而Spark DSL是基于函数式编程的API。
- Spark SQL提供了标准的SQL语法，可以执行SQL查询，而Spark DSL使用函数和操作符来进行数据处理。
- Spark SQL提供了DataFrame和DataSet两种高级抽象，而Spark DSL主要使用RDD（弹性分布式数据集）。
- Spark SQL可以与Hive集成，而Spark DSL不支持与Hive的直接集成。