spark sql使用

Spark SQL是Spark用于处理结构化数据的模块。在Spark中，可以通过SparkSession来开始SQL查询。实际上，SparkSession是SQLContext和HiveContext的组合，所以在SparkSession上可用的API在SQLContext和HiveContext上同样可以使用。SparkSession内部封装了SparkContext，所以计算实际上是由sparkContext完成的。

在Spark SQL中，可以使用不同的方式创建DataFrame。例如，可以通过读取json文件创建DataFrame，也可以通过读取jdbc数据表创建DataFrame。对于创建好的DataFrame，可以使用spark.sql方法执行SQL查询，并将查询结果展示出来。

另外，在使用Spark SQL时，可以通过设置参数来进行优化。例如，可以设置spark_driver_memory、spark_num_executors、spark_executor_memory等参数来调整资源配置。还可以设置spark_sql_shuffle_partitions和spark.default.parallelism等参数来优化数据分区和并行度。

总之，Spark SQL提供了丰富的API和功能，可以方便地进行结构化数据处理和SQL查询操作。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Spark SQL概述及其基本用法](https://blog.csdn.net/weixin_41812379/article/details/121088621)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [sparksql使用总结](https://blog.csdn.net/breakout_alex/article/details/108030369)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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