spark sql的数据抽象是

Spark SQL的数据抽象主要体现在它将数据处理过程中的原始数据源抽象为统一的DataFrame和RDD（ resilient distributed dataset）两种数据模型。DataFrame是一个类似于关系数据库表的结构化数据集，它提供了一种列式存储的方式，并支持SQL查询操作，使得数据操作更加直观和高效。

1. DataFrame：它是Spark SQL的核心数据结构，类似于SQL表，包含了列名、列类型以及元数据。DataFrame支持SQL查询语法，能够进行过滤、投影、分组、聚合等操作，且提供了更丰富的数据转换和连接功能。

2. RDD（Resilient Distributed Dataset）：虽然在Spark SQL中不常用，但它是早期Spark的主要数据模型，代表了一种弹性分布式数据集。RDD可以看作是一系列计算任务，可以在集群上并行执行。尽管DataFrame提供了更好的性能和易用性，但在某些特定场景下，如处理非常大的数据集或者需要进行复杂的实时流处理时，RDD仍然有其用途。

相关问题

spark streaming的数据抽象是DataFrame

这个说法不完全正确。在 Spark Streaming 中，数据流的最基本抽象是 DStream，而不是 DataFrame。DStream 是一个抽象的数据类型，代表了连续不断的数据流，可以由多个输入源（Input Source）构成，支持函数式编程模型。DStream 可以转换为 RDD 进行计算，也可以输出到外部系统中。

而 Spark SQL 中的最基本抽象是 DataFrame，它是一种以表格形式表示的分布式数据集，可以看做是由多个 Row 组成的 RDD。DataFrame 支持结构化查询和操作，可以通过 SQL、DataFrame API 或者 Dataset API 进行数据处理和分析。

在 Spark 2.0 之后，Spark Streaming 和 Spark SQL 逐渐融合，引入了 Structured Streaming，它是基于 DataFrame 和 Dataset 构建的流处理引擎，支持以类似静态数据的方式来处理流数据，具有更高的可读性和易用性。因此，可以说 Spark Streaming 中也可以使用 DataFrame 进行数据处理，但是它并不是数据流的最基本抽象。

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