SQL Server，MySQL，SparkSQL。其实你只需要关注SQL三个字母就可以了，不要在意前缀后缀。SQL其实算一个标准，而上面三者其实算是几个实现。你当然可以跳过，但是不管学哪个，你都得先了解下SQL本身。
SparkSQL跟前两者差别实在太大了，谈不上取代。但是我觉得对于数据分析来说，以后Spark平台很有前途，所以这其实是一个不错的选择。但是，SparkSQL其实只是带来了一些方便，你千万别认为用了SparkSQL就能作数据分析了，因为现在说这话实在太早了。
你觉得现在SparkSQL的可用性已经到达这个程度了吗？
Spark生态圈还远没有完善到这个程度。比如SparkSQL还仅仅是alpha状态，MLlib算法也非常少，MLBase可能要等相当长的一段时间才会出来。
如果是工程师，现在Spark的基础API已经趋于完善，很多东西可能自己写就行了。但如果是数据分析师，可能你就不太可能独立做这件事了，可能需要工程师团队协助才行。
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