Apache Spark SQL 是一個用于處理結構化和半結構化數據的分布式計算框架。為了提升使用 Spark SQL 的代碼質量，你可以采取以下優化措施：

1. 使用緩存機制：對于需要多次使用的數據集，可以使用 cache() 或 persist() 方法將其緩存到內存中，以減少重復計算，提高運行效率。
2. 優化查詢計劃：通過調整 Spark SQL 的配置參數，如 spark.sql.shuffle.partitions，可以控制并行度，避免數據傾斜和不必要的 Shuffle 操作。此外，還可以使用 explain() 方法查看查詢計劃，以便識別和解決性能瓶頸。
3. 合理使用 DataFrame 和 Dataset：DataFrame 和 Dataset 是 Spark SQL 的兩種主要數據結構。DataFrame 基于 SQL 查詢，易于理解和使用；Dataset 則提供了更豐富的編程接口和優化能力。根據具體需求選擇合適的數據結構，可以提升代碼的可讀性和性能。
4. 減少數據轉換操作：在 Spark SQL 中，頻繁的數據轉換操作會導致性能下降。因此，應盡量減少不必要的轉換，例如使用 select() 方法代替多個 withColumn() 操作，或使用 join() 方法代替復雜的子查詢。
5. 利用廣播變量：對于小表，可以使用廣播變量將其廣播到所有工作節點，以減少網絡傳輸和 Shuffle 操作。這可以通過 broadcast() 方法實現。
6. 合理設置資源：為 Spark 應用程序分配足夠的資源，如內存、CPU 和磁盤空間，可以確保其高效運行。此外，還可以通過調整 Spark 配置參數，如 spark.executor.memory 和 spark.driver.memory，來優化資源分配。
7. 使用 Apache Arrow：Apache Arrow 是一種用于高效處理列式數據的內存格式。通過將 Spark SQL 的內部數據格式轉換為 Arrow 格式，可以減少數據拷貝和轉換開銷，提高性能。
8. 遵循最佳實踐：學習和掌握 Spark SQL 的最佳實踐，如避免使用 collect() 方法進行大規模數據集的收集操作，使用 count() 方法代替 countDistinct() 方法計算不重復值的數量等。

總之，通過采取上述優化措施，你可以提升使用 Spark SQL 的代碼質量，提高應用程序的性能和可維護性。