举一句例子，我看看sparksql是什么样子的

当然可以！下面是一个简单的例子，展示了如何使用Spark SQL查询数据：

假设我们有一个名为"employees"的表，包含以下列：id、name、age和salary。

首先，我们需要创建一个SparkSession对象：

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder \
    .appName("Spark SQL Example") \
    .getOrCreate()

接下来，我们可以读取数据并将其创建为一个DataFrame：

df = spark.read.format("csv") \
    .option("header", "true") \
    .load("employees.csv")

现在，我们可以使用Spark SQL来查询数据。例如，如果我们想选择所有工资大于5000的员工，可以执行以下操作：

df.createOrReplaceTempView("employees")

result = spark.sql("SELECT * FROM employees WHERE salary > 5000")

最后，我们可以对结果进行操作或将其保存到其他数据源中。

这只是一个简单的示例，展示了如何使用Spark SQL查询数据。实际上，您可以执行更复杂的操作，并使用SQL语法来处理和分析大规模的数据集。