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+## 2.1 使用Spark SQL统计各个研发单位研制战斗机占比
+
+### 2.1.1 什么是Spark SQL
+
+`Spark SQL`是用来操作结构化和半结构化数据的接口。
+当每条存储记录共用已知的字段集合，数据符合此条件时，`Spark SQL`就会使得针对这些数据的读取和查询变得更加简单高效。具体来说，`Spark SQL`提供了以下三大功能：
+(1) `Spark SQL`可以从各种结构化数据源（例如`JSON`、`Parquet`等）中读取数据。
+
+(2) `Spark SQL`不仅支持在`Spark```程序内使用`SQL`语句进行数据查询，也支持从类似商业智能软件`Tableau`这样的外部工具中通过标准数据库连接器（`JDBC/ODBC`）连接`sparkSQL`进行查询。
+
+(3) 当在`Spark`程序内使用`Spark SQL`时，`Spark SQL`支持`SQL`与常规的`Python/Java/Scala`代码高度整合，包括连接`RDD`与`SQL`表、公开的自定义`SQL`函数接口等。
+
+
+我们编写Spark SQL代码时从何开始呢？答案就是SparkSession。
+### 2.1.2 什么是SparkSession
+
+`Spark`中所有功能的入口点都是`SparkSession`类。要创建基本的`SparkSession`，只需使用`SparkSession.builder()`。
+
+```
+from pyspark.sql import SparkSession
+
+spark = SparkSession \
+    .builder \
+    .appName("Python Spark SQL basic example") \
+    .config("spark.some.config.option", "some-value") \
+    .getOrCreate()
+ //打印spark版本号
+ print(spark.version);
+```
+
+有了SparkSession，下一步就是创建DataFrames。
+
+### 2.1.3 创建DataFrames
+使用`SparkSession`可以从现有`RDD`，`Hive`表或`Spark`数据源（`json`，`parquet`，`jdbc`，`orc`，`libsvm`，`csv`，`text`）等格式文件创建DataFrame。
+
+以下示例为读取Json文件创建DataFrame。
+`df =spark.read.json("examples/src/main/resources/people.json")`
+people.json数据如下：
+
+```json
+{"name":"Michael"}
+{"name":"Andy", "age":30}
+{"name":"Justin", "age":19}
+```
+
+
+有了DataFrames之后，我们就可以对数据进行相应操作；
+### 2.1.4使用DataFrames
+在Python中，可以通过属性（df.age）或通过索引（df ['age']）（推荐使用）访问DataFrame的列。
+举例如下：
+
+```python
+#打印Schema信息
+df.printSchema()
+
+root
+|-- age: long (nullable = true)
+|-- name: string (nullable = true)
+
+#选择姓名列
+df.select("name").show()
+ +-------+
+ |   name|
+ +-------+
+ |Michael|
+ |   Andy|
+ | Justin|
+ +-------+
+```
+我们也可以通过编写SQL语句的方式执行上述操作。
+
+### 2.1.5 通过SQL语句的方式
+```python
+#首先注册df为一个临时视图
+df.createOrReplaceTempView("p")
+#通过spark.sql("SQL语句")执行SQL语句
+sqlDF = spark.sql("SELECT name FROM p")
+sqlDF.show()
+ +-------+
+ |   name|
+ +-------+
+ |Michael|
+ |   Andy|
+ | Justin|
+ +-------+
+```
+### 2.1.6将处理结果保存到路径
+
+`DataFrameWriter`用于将数据集写入外部存储系统的接口（例如文件系统，键值存储等）。
+
+使用`DataFrameWriter.save(String path)`，就可以将`Dataset`的内容保存在指定的路径中。
+
+```
+//写入并保存到指定路径
+df.select("name", "age").write.format("parquet").save("F:\\test\\anamesAndAges")
+
+```
+### 2.1.7 保存模式介绍
+
+`save()`方法支持设置保存模式，使用`DataFrameWriter.mode(SaveMode saveMode)`可用于指定将`Dataset`保存到数据源的预期行为，指定如何处理现有数据（例如，执行时设置类型为`Overwrite`，则数据将在写出新数据之前被删除。）但需要注意的这些保存模式不使用任何锁定并且不是原子的。
+
+`SaveMode` 类型如下：
+
+| `Scala/Java`  | 含义  | 
+| ------------ | ------------ | 
+| `SaveMode.ErrorIfExists` （默认）  |  将`Dataset`保存到数据源时，如果数据已存在，则会引发异常。 | 
+| `SaveMode.Append`  | 将`Dataset`保存到数据源时，如果数据/表已存在，则Dataset的内容应附加到现有数据。  |  
+| `SaveMode.Overwrite`  | 覆盖模式意味着在将`Dataset`保存到数据源时，如果数据/表已经存在，则预期现有数据将被`Dataset`的内容覆盖。  | 
+| `SaveMode.Ignore`  | 忽略模式意味着在将`Dataset`保存到数据源时，如果数据已存在，则预期保存操作不会保存`Dataset`的内容而不会更改现有数据。这与`CREATE TABLE IF NOT EXISTSSQL`中的类似。 | 
+
+```
+//覆盖原有数据并写入到F:\\test\\anamesAndAges路径上
+df.select("name", "age").write.mode("overwrite").format("parquet").save("F:\\test\\anamesAndAges")
+```
+
+