在前面学完了SparkCore后，又学了SparkSQL，在继续加深学习之前，一定的复习还是很重要的。这里大体写一下，加深自己对SparlSQL的理解。
1.SparkSQL
首先是SaprkSQL与HIve的继承
然后是ThriftServer服务（JDBC/ODBC）
SparlSQL开发语言：
HQL：表需要存在（可以是HIve表存在，也可以是临时表存在--这样需要DateFrame注册）
DSL：DateFrame相关的API（select，groupby。。。）
DateFrame：SparkSQL的抽象
RDD+Schema
内部是一个逻辑计划
编程模式：read与writer编程，这是一个链式编程
SparkSQL默认支持的数据源
hive
rdbms
parquet
json
多数据源的数据可以进行join操作
注册成两张临时表，然后就可以进行join了
可以替换Sqoop的工作，做数据同步的事情
hive，hdfs（text，parquet，avro，orc），hbase，RDBMS，redis，MongoDB