SparkSQL支持分布式中使用SQL对分布式数据进行查询，还可以使用用户自定义函数来实现相应的功能，这种方式对开发人员来说提供了一个开发大数据的入口。
Spark SQL的特性
以下是Spark SQL的功能
集成
无缝地将SQL查询与Spark程序混合。 Spark SQL允许您将结构化数据作为Spark中的分布式数据集(RDD)进行查询，在Python，Scala和Java中集成了API。这种紧密的集成使得可以轻松地运行SQL查询以及复杂的分析算法。
统一数据访问
加载和查询来自各种来源的数据。 Schema-RDDs提供了一个有效处理结构化数据的单一接口，包括Apache Hive表，镶木地板文件和JSON文件。
Hive兼容性
在现有仓库上运行未修改的Hive查询。 Spark SQL重用了Hive前端和MetaStore，为您提供与现有Hive数据，查询和UDF的完全兼容性。只需将其与Hive一起安装即可。
标准连接
通过JDBC或ODBC连接。 Spark SQL包括具有行业标准JDBC和ODBC连接的服务器模式。
可扩展性
对于交互式查询和长查询使用相同的引擎。 Spark SQL利用RDD模型来支持中查询容错，使其能够扩展到大型作业。不要担心为历史数据使用不同的引擎。
