Spark SQL使用时需要有若干“表”的存在，这些“表”可以来自于Hive，也可以来自“临时表”。如果“表”来自于Hive，它的模式（列名、列类型等）在创建时已经确定，一般情况下我们直接通过Spark SQL分析表中的数据即可；如果“表”来自“临时表”，我们就需要考虑两个问题：
（1）“临时表”的数据是哪来的？
（2）“临时表”的模式是什么？
通过Spark的官方文档可以了解到，生成一张“临时表”需要两个要素：
（1）关联着数据的RDD；
（2）数据模式；
也就是说，我们需要将数据模式应用于关联着数据的RDD，然后就可以将该RDD注册为一张“临时表”。在这个过程中，最为重要的就是数据（模式）的数据类型，它直接影响着Spark SQL计算过程以及计算结果的正确性。
目前pyspark.sql.types支持的数据类型：NullType、StringType、BinaryType、BooleanType、DateType、TimestampType、DecimalType、DoubleType、FloatType、ByteType、IntegerType、LongType、ShortType、ArrayType、MapType、StructType（StructField），其中ArrayType、MapType、StructType我们称之为“复合类型”，其余称之为“基本类型”，“复合类型”在是“基本类型”的基础上构建而来的。
这些“基本类型”与Python数据类型的对应关系如下：
| NullType | None |
| StringType | basestring |
| BinaryType | bytearray |
| BooleanType | bool |
| DateType | datetime.date |
| TimestampType | datetime.datetime |
| DecimalType | decimal.Decimal |
| DoubleType | float(double precision floats) |
| FloatType | float(single precision floats) |
| ByteType | int(a signed integer) |
| IntegerType | int(a signed 32-bit integer) |
| LongType | long(a signed 64-bit integer) |
| ShortType | int(a signed 16-bit integer) |
下面我们分别介绍这几种数据类型在Spark SQL中的使用。
1. 数字类型（ByteType、ShortType、IntegerType、LongType、FloatType、DoubleType、DecimalType）
数字类型可分为两类，整数类型：ByteType、ShortType、IntegerType、LongType，使用时需要注意各自的整数表示范围；浮点类型：FloatType、DoubleType、DecimalType，使用时不但需要注意各自的浮点数表示范围，还需要注意各自的精度范围。
我们以常见的数据类型IntegerType来说明数字类型的使用方法：
a. 模拟“一行两列”的数据，并通过parallelize方法将其转换为一个RDD source，这个RDD就是关联着数据的RDD；
b. 创建数据模式，需要分别为这两列指定列名、列类型、可否包含空（Null）值；其中模式需要使用StructType表示，每一列的各个属性（列名称、列类型、可否包含空（Null）值）需要使用StructField表示；第一列的列名为col1，列类型为IntegerType，不可包含空（Null）值（False）；第二列的列名为col2，列类型为IntegerType，不可包含空（Null）值（False）；（注意：实际使用中每列的数据类型并不一定相同）
c. 通过applySchema方法将数据模式schema应用于RDD source，这会产生一个SchemaRDD（具有模式的RDD） table；
d. 将SchemaRDD table注册为一张表：temp_table；
到此我们就完成了创建RDD、创建Schema、注册Table的整个过程，接下来就可以使用这张表（temp_table）通过Spark(Hive) SQL完成分析。其它数字类型的使用方式类似。
实际上本例中“一行两列”的数据实际就是IntergerType的表示范围：[-2147483648, 2147483647]，其它数字类型的表示范围如下：
| ByteType | [-128, 127] |
| ShortType | [-32768, 32767] |
| IntegerType | [-2147483648, 2147483647] |
| LongType | [-9223372036854775808, 9223372036854775807] |
| FloatType | [1.4E-45, 3.4028235E38] |
| DoubleType | [4.9E-324, 1.7976931348623157E308] |
可以看出，虽然我们使用Python编写程序，这些数据类型的表示范围与Java中的Byte、Short、Integer、Long、Float、Double是一致的，因为Spark是Scala实现的，而Scala运行于Java虚拟机之上，因此Spark SQL中的数据类型ByteType、ShortType、IntegerType、LongType、FloatType、DoubleType、DecimalType在运行过程中对应的数据实际上是由Java中的Byte、Short、Integer、Long、Float、Double表示的。
在使用Python编写Spark Application时需要牢记：为分析的数据选择合适的数据类型，避免因为数据溢出导致输入数据异常，但这仅仅能够解决数据输入的溢出问题，还不能解决数据在计算过程中可能出现的溢出问题。
我们将上述例子中的示例数据修改为（9223372036854775807, 9223372036854775807），数据类型修改为LongType，现在的示例数据实际是LongType所能表示的最大值，如果我们将这两例值相加，是否会出现溢出的情况呢？
输出结果：
可以看出，实际计算结果与我们预想的完全一样，这是因为col1与col2的类型为LongType，那么col1 + col2的类型也应为LongType（原因见后），然而col1 + col2的结果值18446744073709551614已经超过LongType所能表示的范围（[-9223372036854775808, 9223372036854775807]），必然导致溢出。
因为我们使用的是HiveContext（SQLContext目前不被推荐使用），很多时候我们会想到使用“bigint”，
输出结果依然是：
要解释这个原因，需要了解一下Hive中数字类型各自的表示范围：
通过比对可以发现Hive BIGINT的表示范围与LongType是一致的，毕竟Hive是Java实现的，因此我们可以猜想Hive tinyint、smallint、int、bigint、float、double与Java Byte、Short、Integer、Long、Float、Double是一一对应的（仅仅是猜想，并没有实际查看源码验证），所以我们将LongType的数据类型转换为BIGINT的方式是行不通的，它们的数值范围是一样的。
那么我们应该如何解决溢出问题呢？注意到Hive Numeric Types中的最后一个数字类型：DECIMAL，从Hive 0.11.0引入，Hive 0.13.0开始支持用户可以自定义“precision”和“scale”。Decimal基于Java BigDecimal实现，可以表示不可变的任务精度的十进制数字，支持常规的数学运算（+，-，*，/）和UDF（floor、ceil、round等），也可以与其它数字类型相互转换（cast）。使用示例如下：
使用Decimal时需要注意“precision”和“scale”值的选取，Java BigDecimal（BigInteger，后续会提到）取值范围理论上取决于（虚拟）内存的大小，可见它们是比较消耗内存资源的，因此我们需要根据我们的实际需要为它们选取合适的值，并且需要满足下述条件：
整数部分位数（precision - scale） + 小数部分位数（scale） = precision
LongType所能表示的最大位数：19，因为在我们的示例中会导致溢出问题，因此我们将数值转换为Decimal，并指定precision为38，scale为0，这样我们便可以得到正确的结果：
需要注意的是计算结果类型也变成decimal.Decimal（Python），使用Python编写Spark Application时，pyspark也提供了DecimalType，它是一种比较特殊的数据类型，它不是Python内建的数据类型，使用时需要导入模块decimal，使用方式如下：
使用数据类型DecimalType时有两个地方需要注意:
（1）创建RDD时需要使用模块decimal中的Decimal生成数据；
（2）DecimalType在Spark 1.2.0环境下使用时会出现异常：java.lang.ClassCastException: java.math.BigDecimal cannot be cast to org.apache.spark.sql.catalyst.types.decimal.Decimal，在Spark 1.5.0环境下可以正常使用，但需要将模块名称由“pyspark.sql”修改为“pyspark.sql.types”。
我们明确指定数据的类型是什么，那么什么决定我们常规数学运算（+，-，*，/）之后的结果类型呢？这些数学运行在Hive中实际都是由UDF实现的（org.apache.hadoop.hive.ql.exec.FunctionRegistry），
（1）+
（2）-
（3）*
（4）/
（5）%
可以看出，“+”，“-”，“*”，“%”通过重载支持的数据类型：byte、short、int、long、float、double、decimal，“/”通过重载仅仅支持数据类型：double、decimal，计算的结果类型与输入类型是相同的，这也意味着：
（1）数学运算“+”、“-”，“*”，“%”时可能会出现隐式转换（如int + long => long + long）;
（2）数学运算“/”则统一将输入数据转换为数据类型double或decimal进行运算，这一点也意味着，计算结果相应地为数据类型double或decimal。
2. 时间类型（DateType，TimestampType）
DateType可以理解为年、月、日，TimestampType可以理解为年、月、日、时、分、秒，它们分别对着着Python datetime中的date，datetime，使用示例如下：
输出结果：
3. StringType、BooleanType、BinaryType、NoneType
这几种数据类型的使用方法大致相同，就不一一讲解了，注意BinaryType对应着使用了Python中的bytearray。
输出结果：
4. 复合数据类型（ArrayType、MapType、StructType）
复合数据类型共有三种：数组（ArrayType）、字典（MapType）、结构体（StructType），其中数组（ArrayType）要求数组元素类型一致；字典（MapType）要求所有“key”的类型一致，所有“value”的类型一致，但“key”、“value”的类型可以不一致；结构体（StructType）的元素类型可以不一致。
（1）ArrayType
ArrayType要求指定数组元素类型。
（2）MapType
MapType要求指定键（key）类型和值（value）类型。
（3）StructType
StructType包含的元素类型可不一致，需要根据元素的次序依次为其指定合适的名称与数据类型。
综上所述，Spark（Hive）SQL为我们提供了丰富的数据类型，我们需要根据分析数据的实际情况为其选取合适的数据类型（基本类型、复合类型）、尤其是数据类型各自的表示（精度）范围以及数据溢出的情况处理。