大数据Spark “蘑菇云”行动补充内容第70课： Spark SQL代码实战和性能调优
dataframe:
Row是没有类型的，因为Row中的所有成员都被看着Object类型！！！untyped；编译器识别不了类型
dataSet:类型不对，编译器立即报错的
强烈的建议：Spark处理的数据格式尽量是Json、Parquet、AVRO
重要技巧：
先读如文本log，txt，将普通文本保存为Parquet，再读入parquet，效率提高很多。体积更小，效率更高。
registerTable与registerTmptable的区别： registerTmptable只是一个引用 ，一个视图 registerTmptable生命周期和spark sql context一致，spark sql结束了 ，registerTmptable也结束了
spark sql调优 ：
