结构化数据处理，SparkSQL入门到实践，有他就够了

Spark是现在大数据领域最重点的开源集群计算环境，作为基于内存的迭代计算框架，适用于需要多次操作特定数据集的应用场合。

Apache Spark是一个开源集群运算框架，相对于Hadoop的MapReduce会在运行完工作后将中介数据存放到磁盘中，Spark使用了存储器内运算技术，能在数据尚未写入硬盘时即在存储器内分析运算。Spark在存储器内运行程序的运算速度能做到比Hadoop MapReduce的运算速度快上100倍，即便是运行程序于硬盘时，Spark也能快上10倍速度。Spark允许用户将数据加载至集群存储器，并多次对其进行查询，非常适合用于机器学习算法。

SparkSQL作为Spark最重要的一部分，无缝地将SQL查询与Spark程序混合，加载和查询来自各种来源的数据。

Spark SQL在Spark核心上带出一种名为SchemaRDD的数据抽象化概念，提供结构化和半结构化数据相关的支持。Spark SQL提供了领域特定语言，可使用Scala、Java或Python来操纵SchemaRDDs。它还支持使用使用命令行界面和ODBC／JDBC服务器操作SQL语言。在Spark 1.3版本，SchemaRDD被重命名为DataFrame。

作为目前大数据火热的现状，学好SparkSQL必不可少，下面给大家简单的介绍一下怎么才能快速的将SparkSQL学会并熟练地掌握他。

1. Spark安装、编程环境搭建以及打包提交。SparkSQL是Spark分支，学会Spark的基础使用是必不可少的。
2. SparkRDD的学习。学习Spark SQL必要的先修课，其中详尽地介绍了Spark框架对数据的核心抽象——RDD（弹性分布式数据集）的方方面面。提高对RDD的理解和加强RDD编程基础。
3. 学习SparkSQL的一系列内容。DataFrame概念、RDD和DataFrame的区别、RDD、DataFrame使用场景等等。
4. 应用实践，实际应用Spark来做做一些数据的处理操作。实际应用Spark处理一些大数据项目的数据。
5. Spark的优化，了解Spark的执行流程，编程七大法则，数据倾斜问题。

相信学习完这些你已经掌握了如何使用SparkSQL处理大数据相关的项目问题。这些步骤已经被整理成了一个PDF文件，相信得到他你可以更快地学习SparkSQL，并且成功上手Spark项目。

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