Spark SQL -列在删除后可用

Spark SQL是Apache Spark生态系统中的一个模块，用于处理结构化数据。它提供了一种编程接口，使用户可以使用SQL语句或DataFrame API进行数据查询、分析和处理。

Spark SQL的主要特点包括：

1. 列式存储：Spark SQL使用列式存储格式来提高查询性能和压缩数据大小。通过只读取相关列的数据，可以减少磁盘IO和内存占用。
2. 延迟计算：Spark SQL采用延迟计算模型，即在执行数据操作之前，它只会构建查询的逻辑计划，直到必要时才会执行计算。这种方式可以优化计算效率，避免不必要的计算开销。
3. 支持多种数据源：Spark SQL可以从各种数据源中读取数据，包括Hive、Parquet、Avro、ORC、JSON等。它还可以将查询结果保存到这些数据源中。
4. 可扩展性：Spark SQL可以与Spark的其他组件（如Spark Streaming、MLlib等）无缝集成，使得处理大规模数据和实时数据分析变得更加容易。
5. 内建函数和优化器：Spark SQL提供了丰富的内建函数，方便用户进行数据转换和计算。此外，它还具备优化器来自动优化查询执行计划，提高查询性能。

Spark SQL的应用场景包括数据仓库、数据分析、ETL（Extract, Transform, Load）过程中的数据处理等。通过Spark SQL，用户可以使用SQL语句或DataFrame API进行复杂的数据查询、过滤、聚合和连接等操作。

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