Spark SQL是Apache Spark中的一个组件，用于支持结构化数据处理。它提供了一个用于执行SQL查询的接口，允许用户使用SQL语句来查询数据。

要使用SQL语句查询数据，首先需要创建一个SparkSession对象，然后将要查询的数据加载到一个DataFrame中。接下来，可以使用SparkSession的sql()方法来执行SQL查询。

例如，假设我们有一个包含学生信息的DataFrame，包含姓名、年龄和成绩等字段。我们可以使用如下的SQL语句来查询所有年龄大于18岁的学生：

val spark = SparkSession.builder().appName("Spark SQL Example").getOrCreate()val studentDF = spark.read.json("path/to/student.json")studentDF.createOrReplaceTempView("students")val result = spark.sql("SELECT * FROM students WHERE age > 18")result.show()

在上面的代码中，我们首先创建了一个SparkSession对象并加载了一个包含学生信息的DataFrame。然后，我们将DataFrame注册为一个临时视图"students"，这样就可以在SQL查询中引用它。最后，我们使用sql()方法执行SQL查询，并将结果展示出来。