spark sql原理

Spark SQL是Spark中的一个模块，它提供了一种基于结构化数据的编程接口。Spark SQL支持多种数据源，包括Hive表、Parquet文件和JSON文件等。Spark SQL的核心是Catalyst Optimizer，它是一个基于规则的查询优化器，可以将查询计划转换为更高效的物理执行计划。Spark SQL还支持使用Spark的分布式计算能力进行查询处理，可以在大规模数据集上进行高效的数据处理。

Spark SQL的工作原理如下：
1. Spark SQL将SQL查询转换为逻辑查询计划。
2. Catalyst Optimizer对逻辑查询计划进行优化，生成优化后的逻辑查询计划。
3. Spark SQL将优化后的逻辑查询计划转换为物理查询计划。
4. Spark SQL使用Spark的分布式计算能力执行物理查询计划。
5. Spark SQL将查询结果返回给用户。

演示如下：

# 导入SparkSession
from pyspark.sql import SparkSession

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("SparkSQLDemo").getOrCreate()

# 创建DataFrame
df = spark.createDataFrame([(1, "Alice"), (2, "Bob"), (3, "Charlie")], ["id", "name"])

# 创建临时表
df.createOrReplaceTempView("people")

# 执行SQL查询
result = spark.sql("SELECT * FROM people WHERE id > 1")

# 显示查询结果
result.show()