一、Spark SQL的特点
1、支持多种数据源：Hive、RDD、Parquet、JSON、JDBC等。
2、多种性能优化技术：in-memory columnar storage、byte-code generation、cost model动态评估等。
3、组件扩展性：对于SQL的语法解析器、分析器以及优化器，用户都可以自己重新开发，并且动态扩展。
二、Spark SQL的性能优化技术简介
1、内存列存储（in-memory columnar storage）
内存列存储意味着，Spark SQL的数据，不是使用Java对象的方式来进行存储，而是使用面向列的内存存储的方式来进行存储。也就是说，每一列，作为一个数据存储的单位。从而大大优化了内存使用的效率。采用了内存列存储之后，减少了对内存的消耗，也就避免了gc大量数据的性能开销。
2、字节码生成技术（byte-code generation）
Spark SQL在其catalyst模块的expressions中增加了codegen模块，对于SQL语句中的计算表达式，比如select num + num from t这种的sql，就可以使用动态字节码生成技术来优化其性能。
3、Scala代码编写的优化
对于Scala代码编写中，可能会造成较大性能开销的地方，自己重写，使用更加复杂的方式，来获取更好的性能。比如Option样例类、for循环、map/filter/foreach等高阶函数，以及不可变对象，都改成了用null、while循环等来实现，并且重用可变的对象。
三、Spark SQL and DataFrame
Spark SQL是Spark中的一个模块，主要用于进行结构化数据的处理。它提供的最核心的编程抽象，就是DataFrame。同时Spark SQL还可以作为分布式的SQL查询引擎。Spark SQL最重要的功能之一，就是从Hive中查询数据。
DataFrame，可以理解为是，以列的形式组织的，分布式的数据集合。它其实和关系型数据库中的表非常类似，但是底层做了很多的优化。DataFrame可以通过很多来源进行构建，包括：结构化的数据文件，Hive中的表，外部的关系型数据库，以及RDD。
四、SQLContext
要使用Spark SQL，首先就得创建一个创建一个SQLContext对象，或者是它的子类的对象，比如HiveContext的对象。
Java版本：
JavaSparkContext sc = ...;
SQLContext sqlContext = new SQLContext(sc);
Scala版本：
val sc: SparkContext = ...
val sqlContext = new SQLContext(sc)
import sqlContext.implicits._
五、HiveContext
除了基本的SQLContext以外，还可以使用它的子类——HiveContext。HiveContext的功能除了包含SQLContext提供的所有功能之外，还包括了额外的专门针对Hive的一些功能。这些额外功能包括：使用HiveQL语法来编写和执行SQL，使用Hive中的UDF函数，从Hive表中读取数据。
要使用HiveContext，就必须预先安装好Hive，SQLContext支持的数据源，HiveContext也同样支持——而不只是支持Hive。对于Spark 1.3.x以上的版本，都推荐使用HiveContext，因为其功能更加丰富和完善。
Spark SQL还支持用spark.sql.dialect参数设置SQL的方言。使用SQLContext的setConf()即可进行设置。对于SQLContext，它只支持“sql”一种方言。对于HiveContext，它默认的方言是“hiveql”。