总览 该项目是我的一个沙箱和游乐场，用于试验创意和Spark SQL的潜在改进。 它包括： 一种将小型SQL方言解析为未解决的逻辑计划的解析器 语义分析器，可将未解决的逻辑计划解析为已解决的逻辑计划 一个查询优化器，可将解析的查询计划优化为等效但性能更高的查询计划 查询计划程序，可将（优化的）逻辑计划转换为可执行的物理计划 目前，Spear仅适用于本地Scala集合。 建立 建筑矛很简单： $ ./build/sbt package 运行REPL Spear有一个基于Ammonite的REPL，用于交互式实验。 要启动它： $ ./build/sbt spear-repl/run 让我们创建一个简单的数字数据框： @ context range 10 show () ╒══╕ │id│ ├──┤ │ 0│ │ 1│ │ 2│ │ 3│ │ 4│ │ 5│ │ 6│ │ 7│ │ 8│ │ 9│ ╘══╛ 使用DataFrame API的示例查询： @ context. range( 10 ). select( 'id as 'key , (rand( 4