1.Spark SQL出现的 原因是什么?
Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块，它提供了一个叫作Data Frame的编程抽象结构数据模型(即带有Schema信息的RDD)，Spark SQL作为分布式SQL查询引擎，让用户可以通过SQL、DataFrame API和Dataset API三种方式实现对结构化数据的处理。但无论是哪种API或者是编程语言，都是基于同样的执行引擎，因此可以在不同的API之间随意切换。
Spark SQL的前身是 Shark，Shark最初是美国加州大学伯克利分校的实验室开发的Spark生态系统的组件之一，它运行在Spark系统之上，Shark重用了Hive的工作机制，并直接继承了Hive的各个组件， Shark将SQL语句的转换从MapReduce作业替换成了Spark作业，虽然这样提高了计算效率，但由于 Shark过于依赖Hive，因此在版本迭代时很难添加新的优化策略，从而限制了Spak的发展，在2014年，伯克利实验室停止了对Shark的维护，转向Spark SQL的开发。
Spark SQL主要提供了以下3个功能。
(1)Spark SQL可以从各种结构化数据源(如JSON、Hive、Parquet等)中读取数据，进行数据分析。
(2)Spark SQL包含行业标准的JDBC和ODBC连接方式，因此它不局限于在Spark程序内使用SQL语句进行查询。
(3)Spark SQL可以无缝地将SQL查询与Spark程序进行结合，它能够将结构化数据作为Spark中的分布式数据集(RDD)进行查询，在Python、Scala和Java中均集成了相关AP1，这种紧密的集成方式能够轻松地运行SQL查询以及复杂的分析算法。
总体来说，Spark SQL支持多种数据源的查询和加载，兼容Hive，可以使用JDBC/ODBC的连接方式来执行SQL语句，它为Spark框架在结构化数据分析方面提供重要的技术支持。
2.用spark.read 创建DataFrame
Spark SQL DataFrame的基本操作
创建：
spark.read.text()
spark.read.json()
打印数据
df.show()默认打印前20条数据，df.show(n)
打印概要
df.printSchema()
查询总行数
df.count()
df.head(3) #list类型，list中每个元素是Row类
输出全部行
df.collect() #list类型，list中每个元素是Row类
查询概况
df.describe().show()
3.观察从不同类型文件创建DataFrame有什么异同?
txt文件：创建的DataFrame数据没有结构
json文件：创建的DataFrame数据有结构
4.观察Spark的DataFrame与Python pandas的DataFrame有什么异同？