sparksql+HDFS注册成表操作，和Spark Core+HDFS算子操作，哪个更好点，效率更高？
选择 spark sql，因为 优化器做了许多优化。
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Apache Spark SQL 是 Apache Spark 大数据处理框架中的一个组件，它主要用于处理结构化和半结构化数据。选择 Spark SQL 的确是因为其优化器做了许多优化，这些优化对于提升大数据查询和处理的效率至关重要。以下是几个关键点，解释了为什么 Spark SQL 的优化器使其成为一个有吸引力的选择：
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** Catalyst 优化器**：Spark SQL 内置了一个名为 Catalyst 的查询优化器。这是一个基于规则的优化框架，能够对 SQL 查询进行多层次的优化，包括逻辑查询计划的优化、物理执行计划的优化等。Catalyst 通过一系列的优化规则（比如常量折叠、列剪枝、谓词下推等）来减少计算量，提高执行效率。
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动态代码生成：除了传统的查询优化策略，Spark SQL 还能根据优化后的逻辑计划动态生成 JVM 字节码。这意味着对于复杂的查询操作，Spark 可以直接生成高度优化的执行代码，避免了传统解释执行的开销，进一步提升了运行速度。
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统一的数据访问：Spark SQL 支持多种数据源，包括 Hive 表、Parquet、JSON、JDBC 等，且能够统一处理这些不同格式的数据。用户可以使用 SQL 或者 DataFrame API 来操作这些数据，而无需关心底层数据的具体存储格式，这大大简化了数据处理流程并提高了开发效率。
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内存计算与磁盘溢出管理：虽然这不是直接由优化器提供的功能，但 Spark SQL 能够高效利用内存进行计算，当内存不足时，还能智能地将数据溢写到磁盘，这一机制在保证性能的同时也增加了系统的稳定性。
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适应性执行（Adaptive Execution）：从 Spark 2.3 版本开始引入的适应性执行特性，使得 Spark SQL 在执行过程中能够根据实际运行情况动态调整执行计划，比如重分布数据、改变 Join 类型等，从而进一步优化执行效率。
综上所述，Spark SQL 的优化器及其相关特性显著提升了数据处理的效率和灵活性，是处理大规模数据集时的一个强有力工具，特别是在需要高性能SQL查询和复杂数据分析的场景中。
