过去12个月的数据总和，每个月有2行数据-- Spark SQL

Spark SQL是Apache Spark中的一个模块，用于处理结构化数据。它提供了一个用于处理结构化数据的编程接口，并支持SQL查询、数据框操作和流式处理。

Spark SQL的主要特点包括：

1. 高性能：Spark SQL利用Spark的分布式计算能力，可以在大规模数据集上进行高效的数据处理和分析。它使用了基于内存的计算模型，可以将数据加载到内存中进行快速查询和计算。
2. 多种数据源支持：Spark SQL支持多种数据源，包括Hive、JSON、Parquet、Avro、ORC等。它可以直接读取和写入这些数据源中的数据，并提供了灵活的数据转换和处理功能。
3. SQL查询支持：Spark SQL提供了对SQL查询的完整支持，可以使用标准的SQL语法进行数据查询和分析。它支持常见的SQL操作，如SELECT、JOIN、GROUP BY等，还支持复杂的窗口函数和聚合操作。
4. 数据框操作：Spark SQL引入了数据框的概念，类似于关系型数据库中的表。数据框提供了一种结构化的数据表示方式，可以进行类似于SQL的操作，如过滤、排序、聚合等。数据框可以方便地与其他Spark组件集成，如Spark Streaming和MLlib。
5. 流式处理支持：Spark SQL可以与Spark Streaming集成，支持流式数据处理。它可以实时读取和处理流式数据，并提供类似于批处理的SQL查询和操作功能。
6. 生态系统整合：Spark SQL与Spark的其他组件紧密集成，如Spark Core、Spark Streaming和MLlib等。它可以与这些组件共享数据和计算资源，并提供统一的编程接口和调度机制。

对于处理过去12个月的数据总和，可以使用Spark SQL进行如下操作：

1. 加载数据：首先，需要将过去12个月的数据加载到Spark SQL中进行处理。可以使用Spark SQL提供的数据源API，如spark.read.format().load()方法，根据数据的格式选择相应的数据源。
2. 创建临时表：将加载的数据注册为一个临时表，可以使用createOrReplaceTempView()方法将数据框注册为一个临时表，以便后续的SQL查询操作。
3. 执行SQL查询：使用Spark SQL的SQL查询功能，编写查询语句计算过去12个月的数据总和。例如，可以使用SELECT SUM(value) FROM table_name查询语句计算数据总和。
4. 获取结果：执行查询语句后，可以使用collect()方法获取查询结果，并进行进一步的处理或展示。

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