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Spark SQL 是 Apache Spark 生态系统中的一个组件，它提供了用于结构化数据处理和分析的高级接口。Spark SQL 可以让用户使用 SQL 语言来查询和操作数据，同时也提供了强大的分布式计算能力。下面是关于 Spark SQL、SparkSession 和 DataFrame 的关键点：

1. Spark SQL：

• 定义：Spark SQL 是一个用于处理结构化数据的 Spark 组件，它结合了 Spark 引擎的强大性能和 SQL 查询的表达力，允许用户在大规模数据上执行 SQL 查询和数据分析。

• 支持数据源：Spark SQL 可以处理多种数据源，包括关系型数据库、Parquet、JSON、CSV 等，使得用户可以无缝地处理各种数据格式。

• 底层处理引擎：Spark SQL 使用 Catalyst 查询优化引擎来优化查询计划，还可以与 Tungsten 这种内存和代码生成引擎结合使用，提供高性能的查询处理。

2. SparkSession：

• 定义：SparkSession 是 Spark SQL 2.0 引入的一个关键概念，它是 Spark 2.0 之后的版本中取代了旧版的 SparkConf、SparkContext 和 SQLContext 的核心入口点。

• 作用：SparkSession 是创建 DataFrame 和执行 Spark SQL 查询的入口。它集成了 Spark 集群上下文（SparkContext）、SQ