概览
Spark SQL是运行在Spark Core之上，用来处理结构化和半结构化数据的一个组件。Spark SQL使用DataFrame(SchemaRDD)/Dataset作为其数据抽象，并充当这些数据的处理引擎。
具体来说， Spark SQL提供了以下三大功能：
Spark SQL 可以从各种结构化的数据源中读取数据。例如：JSON，Hive，Parquet等。
Spark SQL 不仅支持在Spark程序中使用SQL语句进行数据查询，也支持从类似商业智能软件Tableau这样的外部工具中通过标准数据库连接器（JDBC/ODBC）连接Spark进行查询。
当在Spark程序中使用Spark SQL时，Spark SQL支持SQL与常规的Python/Java/Scala代码高度整合，包括连接RDD与SQL表，公开的自定义SQL函数接口等。
Spark SQL的工作原理
如下图：
其中Catalyst阶段是最为重要的，它的作用是把一个逻辑计划转换成可以执行的物理计划(可能生成多个物理计划)，然后由Cost Model评估模型来选择最优方案，最后开始执行。
Spark SQL API
SparkContext
SparkContext是Spark的入口，相当于应用程序的main函数。目前在一个JVM进程中可以创建多个SparkContext，但是只能有一个active级别的。如果你需要创建一个新的SparkContext实例，必须先调用stop方法停掉当前active级别的SparkContext实例。
SQLContext(Spark1.6有的)
SQLContext是Spark SQL的一个分支入口，可以用来操作SQL
SparkSession
Spark2.0引入的，提供单个入口点来与底层Spark功能交互，并允许使用DataFrame和Dataset API进行Spark编程。SparkConf、SparkContext和SQLContext都已经被封装在SparkSession当中。
DataFrame
Spark SQL的数据抽象，也叫SechemaRDD。
Dataset
最新的Spark SQL 数据抽象，结合了RDD的优势(强类型，能使用lambda表达式函数)和
Spark SQL优化执行引擎。
HiveContext
继承自SqlContext，用来操作Hive
Spark SQL & Hive
包含Hive支持的Spark SQL可以支持Hive表访问，UDF，SerDe(序列化格式和反序列化格式)，以及Hive查询语言(HQL)。
SparkSQL使用Hive的Meta Store，但是有自己的的Thrift Server
