Spark SQL 操作：构建 SparkSession 和创建 Spark 对象

在 Spark 中，可以使用 'SparkSession' 来构建 'Spark' 对象，用于 'Spark SQL' 操作。

首先，需要导入 spark 相关的库：

from pyspark.sql import SparkSession

然后，可以使用 'SparkSession.builder' 来构建 'SparkSession' 对象：

spark = SparkSession.builder.appName('Spark SQL Example').getOrCreate()

在上述代码中，'appName' 是指定应用程序的名称，'getOrCreate' 方法用于获取或创建一个 'SparkSession' 对象。

接下来，就可以使用 'spark' 对象进行 'Spark SQL' 操作了。例如，可以通过 'read' 方法读取数据，并使用 'SQL' 语句进行查询：

df = spark.read.format('csv').option('header', 'true').load('data.csv')

df.createOrReplaceTempView('people')

result = spark.sql('SELECT * FROM people WHERE age >= 30')

在上述代码中，首先使用 'read' 方法从 CSV 文件中读取数据，然后使用 'createOrReplaceTempView' 方法创建一个临时视图，最后使用 'sql' 方法执行 'SQL' 查询。

注意，以上只是一个简单的例子，实际使用中可能需要根据具体需求进行调整。