一：首先将我们从文本中读取的数据映射到表也就是视图
eg:
$>cat b.txt
- 1 ded
2 dsfre
3 sfs
4 fr
$>val sc = spark.sparkContext #创建SparkContext
$>val rdd = sc.textFile(“file:///home/Alex_lei/b.txt”).map(x=>x.split(” “)).map(x=>(x(0),x(1)))
#读取文件到rdd中（tuple形式，因为createDataFrame方法所需要的rdd为tuple形式）
$>val df = spark.createDataFrame(rdd) #创建dataframe
$>df.createTempView(“person”) #将dataframe映射到表
二：分析
$>val query = spark.sql(“select * from person where _1>1”)
（1）explain() 查看物理计划
$>query.explain()
== Physical Plan ==
*Filter (isnotnull(_1#3) && (cast(_1#3 as double) > 1.0))
+- *SerializeFromObject [staticinvoke(class org.apache.spark.unsafe.types.UTF8String, StringType, fromString, assertnotnull(input[0, scala.Tuple2, true])._1, true) AS _1#3, staticinvoke(class org.apache.spark.unsafe.types.UTF8String, StringType, fromString, assertnotnull(input[0, scala.Tuple2, true])._2, true) AS _2#4]
+- Scan ExternalRDDScan[obj#2]
说明：类似一棵树，从下往上看，首先扫描外部RDD，然后是序列化字段，在就是过滤，判断是否为null和第一个字段大于1的。
（2）explain(true)查看整个SQL的执行计划，主要分为4个阶段
–1:解析过程
== Parsed Logical Plan ==
‘Project [*]
+- ‘Filter (‘_1 > 1)
+- ‘UnresolvedRelation `person`
说明：Project[*]是我们所要的结果集，解析过程不能判断表person是否存在，有什么关系，然后就是列出过滤条件和所要的结果集。
–2:逻辑阶段
== Analyzed Logical Plan ==
_1: string, _2: string
Project [_1#3, _2#4]
+- Filter (cast(_1#3 as double) > cast(1 as double))
+- SubqueryAlias person
+- SerializeFromObject [staticinvoke(class org.apache.spark.unsafe.types.UTF8String, StringType, fromString, assertnotnull(input[0, scala.Tuple2, true])._1, true) AS _1#3, staticinvoke(class org.apache.spark.unsafe.types.UTF8String, StringType, fromString, assertnotnull(input[0, scala.Tuple2, true])._2, true) AS _2#4]
+- ExternalRDD [obj#2]
说明：首先还是加载外部RDD，然后序列化字段，列出映射表的名字，确认表存在，然后按照条件过滤，获取结果集。
–3:优化阶段
== Optimized Logical Plan ==
Filter (isnotnull(_1#3) && (cast(_1#3 as double) > 1.0))
+- SerializeFromObject [staticinvoke(class org.apache.spark.unsafe.types.UTF8String, StringType, fromString, assertnotnull(input[0, scala.Tuple2, true])._1, true) AS _1#3, staticinvoke(class org.apache.spark.unsafe.types.UTF8String, StringType, fromString, assertnotnull(input[0, scala.Tuple2, true])._2, true) AS _2#4]
+- ExternalRDD [obj#2]
说明：和之前的一样，优化的部分就是过滤条件，先判断是否为null（hive和关系型数据库都没有），这个和RDD的不同之处是rdd是将数据全部加在进来，而sparksql如果遇到有null值的直接停止，这个是个简单的优化方案，具体其他的优化措施还是根据所写的sql语句。
–4:物理执行计划
== Physical Plan ==
*Filter (isnotnull(_1#3) && (cast(_1#3 as double) > 1.0))
+- *SerializeFromObject [staticinvoke(class org.apache.spark.unsafe.types.UTF8String, StringType, fromString, assertnotnull(input[0, scala.Tuple2, true])._1, true) AS _1#3, staticinvoke(class org.apache.spark.unsafe.types.UTF8String, StringType, fromString, assertnotnull(input[0, scala.Tuple2, true])._2, true) AS _2#4]
+- Scan ExternalRDDScan[obj#2]
说明：同上所说的物理执行计划。
