1.SparkSql是什么？
1. SparkSql 是Spark生态体系中的一个基于SparkCore的SQL处理模块
2. 用途是处理具有结构化的数据文件的
3. 前身叫Shark，由于Shark是基于Hive，而Hive的发展限制了Shark的功能更新，因此该项目的负责人停止项目的发展，将相应的SQl处理功能独立出来，更名为SparkSQL
4. SparkSQL也是基于内存和RDD的
5. 本质是SparkSQL会在底层转成sparkcore程序
2.SparkSQL的特点
1.无缝整合：无缝的整合了SQL查询和Spark编程，可以使用熟悉的sql在spark中查询结构化数据
2.统一的数据访问接口：可以使用统一的访问接口来访问不同的数据源，如mysql，hive，jdbc等
3.hive集成：可以使用sparksql直接访问hive的数据
4.提供了标准的jdbc和odbc连接接口：可以像其他语言一样，使用jdbc或者odbc连接RDBMS等
3.1SparkSQL的数据模型
RDD：RDD是弹性分布式数据集，是一个不存储数据的，不可变，可分区的，并行计算的数据集合
DataFrame：RDD是一个弹性分布式数据集，DataFrame在RDD的基础上加了Schema的概念,这里的Schema就是表头。 扩展：Schema表示描述数据的数据，即可以认为是元数据， DataFrame曾经就有个名字叫SchemaRDD
DataSet：DataSet 也是一种弹性分布式数据集，在RDD的基础上提供了强制类型检测和转换的功能
3.2三者的共性
1、RDD、DataFrame、Dataset全都是spark平台下的分布式弹性数据集，为处理超大型数据提供便利
2、三者都有惰性机制，在进行创建、转换，如map方法时，不会立即执行，只有在遇到Action如foreach时，三者才会开始遍历运算，极端情况下，如果代码里面有创建、转换，但是后面没有在Action中使用对应的结果，在执行时会被直接跳过。
3.3三者的区别
RDD:
1.RDD一般和spark mlib 同时使用
2.RDD不支持sparksql操作
DataFrame：
1.与RDD和Data不同，DataFrame每一行的类型固定为Row，只有通过解析才能获取各个字段的值
2、DataFrame与Dataset一般不与spark ml同时使用
3、DataFrame与Dataset均支持sparksql的操作，比如select，groupby之类，还能注册临时表/视窗，进行sql语句操作
4、DataFrame与Dataset支持一些特别方便的保存方式，比如保存成csv，可以带上表头，这样每一列的字段名一目了然，利用这样的保存方式，可以方便的获得字段名和列的对应，而且分隔符（delimiter）可以自由指定。
Dataset:
Dataset和DataFrame拥有完全相同的成员函数，区别只是每一行的数据类型不同。
DataFrame也可以叫Dataset[Row],每一行的类型是Row，不解析，每一行究竟有哪些字段，各个字段又是什么类型都无从得知，只能用上面提到的getAS方法或者共性中的第七条提到的模式匹配拿出特定字段
而Dataset中，每一行是什么类型是不一定的，在自定义了case class之后可以很自由的获得每一行的信息
