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Spark SQL是Apache Spark的一个模块，它用于处理结构化数据。以下是Spark SQL的核心知识总结：

1. 数据抽象：Spark SQL提供了DataFrame和DataSet两种数据抽象。DataFrame类似于RDD，但提供了更多的优化机制。DataSet是Spark最新的数据抽象，包含了DataFrame所有的优化机制。
2. 执行引擎：Spark SQL使用了Catalyst作为其优化器，将SQL查询转换成RDD或DataFrame，然后提交到集群执行。相较于Hive，Spark SQL不需要依赖MapReduce，而是使用自己的执行计划。
3. 数据源整合：Spark SQL可以读取多种数据源，包括Hive、Parquet、CSV、JSON等，并支持通过JDBC/ODBC连接访问其他数据库。
4. 兼容性：Spark SQL与Hive兼容，可以通过启动thrift Server来支持JDBC/ODBC的访问，将自身作为一个BI Server使用。
5. 性能优势：Spark SQL相较于RDD有更好的外部数据源读写支持，因为它直接访问列的能力，适用于处理结构化数据。
6. 编程语言：Spark SQL支持使用Scala、Java、Python和R等多种编程语言编写应用程序。
7. 数据处理：Spark SQL提供了丰富的数据处理功能，包括选择、过滤、聚合等操作，可以方便地进行数据转换和清洗。
8. 分布式特性：Spark SQL作为分布式SQL查询引擎，可以处理大规模的数据集，并支持跨多个节点进行并行处理。

Spark SQL是一种功能强大的数据处理工具，适用于处理结构化数据。它提供了丰富的数据源整合、编程语言支持和数据处理功能，可以高效地处理大规模的数据集。

但是需要注意的是：

1. 数据抽象方式：Spark使用RDD作为数据抽象方式，而Spark SQL使用DataFrame和DataSet作为数据抽象方式。
2. 执行引擎：Spark使用自己的执行计划，而Spark SQL使用Catalyst作为优化器，将SQL查询转换成RDD或DataFrame，然后提交到集群执行。
3. 性能优化：Spark SQL相较于Spark在处理结构化数据时具有更好的性能优化机制。
4. 兼容性：Spark SQL与Hive兼容，可以通过启动thrift Server来支持JDBC/ODBC的访问，将自身作为一个BI Server使用。
5. 编程语言支持：Spark支持使用Scala、Java、Python和R等多种编程语言编写应用程序，而Spark SQL主要支持使用Scala、Java和Python编写应用程序。