Spark SQL构建在Spark Core之上，专门用来处理结构化数据(不仅仅是SQL)。即Spark SQL是Spark Core封装而来的！
Spark SQL在Spark Core的基础上针对结构化数据处理进行很多优化和改进，
简单来讲：
Spark SQL 支持很多种结构化数据源，可以让你跳过复杂的读取过程，轻松从各种数据源中读取数据。
当你使用SQL查询这些数据源中的数据并且只用到了一部分字段时，SparkSQL可以智能地只扫描这些用到的字段，而不是像SparkContext.hadoopFile中那样简单粗暴地扫描全部数据。
可见，Spark Core与Spark SQL的数据结构是不一样的!
详细，请移步