“War of the Hadoop SQL engines. And the winner is …?” 这是一个非常好的问题。只要。无论答案是什么。我们都值花一点时间找出 Spark SQL 这个 Spark 里面的家庭成员。

原本Apache Spark SQL 官网上的代码片断(Spark官网上的样例有个通病：不提供完整代码)已经写得算比較清楚，但假设用户全然把它的代码拷贝下来，可能会碰到编译不通过的问题。另外，Spark官网上的样例还有另外一个通病：不提供test data。因此。为了大家能不走弯路、高速体验Spark
SQL API。本文将展示一个改写自官网样例的小程序，以及执行结果。

[A 程序]

[B 測试数据]

product.data:

[C 运行]

用 spark-submit 将程序提交到Yarn上运行。

[D 运行结果]

- Console:

- Yarn Web Console:

watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvc2FtaGFja2Vy/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/Center" alt="">

- Yarn App Log:

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[E 小结]

- 注意须要把内部类 Product 定义在main方法外面，否则会引起编译错误

- 直接利用Spark SQL API定义一个“表对象”（SchemaRDD）还是比较简单

- 下一步骤可以是尝试和 HiveQL积分

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