1. Apache Spark'ı kurmak: Resmi Apache Spark web sitesinden uygun sürümü indirip kurulum talimatlarını takip etmek gerekir 1.
2. Java Development Kit (JDK) 8 veya daha yenisini yüklemek: Apache Spark, JDK gerektirir 1.
3. Spark'ı IDE'ye entegre etmek: Spark kütüphanelerini yapılandırmak için IntelliJ IDEA, Eclipse veya Jupyter Notebook gibi bir IDE kullanmak mümkündür 1.
4. SparkSession oluşturmak: SparkSession, Spark ile programlama için giriş noktasıdır 12.

   SparkSession

   oluşturmak için aşağıdaki kod kullanılabilir:

from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder \
  .appName("Spark SQL Application") \
  .getOrCreate()
``` [1](https://datatas.com/how-to-use-sql-with-apache-spark/).
5. **Veriyi DataFrame'e yüklemek**: Spark, CSV, JSON, Parquet ve veritabanları dahil olmak üzere çeşitli veri kaynaklarını destekler [1](https://datatas.com/how-to-use-sql-with-apache-spark/)[2](https://www.sparkcodehub.com/pyspark/sql/running-sql-queries). Örneğin, bir CSV dosyasını yüklemek için aşağıdaki kod kullanılabilir:
```python
df_csv = spark.read.csv("path/to/file.csv", header=True, inferSchema=True)
df_csv.show()
``` [1](https://datatas.com/how-to-use-sql-with-apache-spark/).
6. **SQL sorgusu yazmak**: `spark.sql` yöntemi, bir SQL sorgusunu çalıştırmak için kullanılır [2](https://www.sparkcodehub.com/pyspark/sql/running-sql-queries). Sorgu, bir string olarak iletilir ve bu string, yapılacak işlemi tanımlar (sütun seçimi, satır filtreleme, tablo birleştirme vb.) [2](https://www.sparkcodehub.com/pyspark/sql/running-sql-queries)[3](https://www.analyticsvidhya.com/blog/2020/02/hands-on-tutorial-spark-sql-analyze-data/).
```python
result_df = spark.sql("SELECT * FROM temp_view WHERE column_name = 'value'")
result_df.show()
``` [1](https://datatas.com/how-to-use-sql-with-apache-spark/).
Kopyala