Spark SQL 优化可以通过以下几个方面来保障稳定性：
- 数据倾斜处理：数据倾斜是 Spark SQL 中常见的问题，可以通过广播小表、调整并行度、过滤倾斜键等方法来解决。同时，也可以使用一些高级功能，如 Salting 技术，来进一步解决数据倾斜问题。
- 内存管理：Spark SQL 会占用大量的内存资源，因此需要合理地管理内存。可以通过调整 Spark 配置参数，如 executor memory、driver memory、shuffle service memory 等，来控制内存的使用。此外，还可以通过使用 Spark 的内存管理功能，如 caching、broadcasting 等，来优化内存使用。
- Shuffle 管理：Shuffle 是 Spark SQL 中的一种重要操作，会产生大量的网络传输和磁盘 I/O。可以通过调整 Spark 配置参数，如 shuffle partition size、shuffle parallelism 等，来控制 Shuffle 的开销。此外，还可以使用一些优化技术，如 bucketing、co-partitioning 等，来减少 Shuffle 的数据量和提高 Shuffle 的效率。
- 代码优化：编写高效的 Spark SQL 代码可以避免不必要的计算和内存消耗。可以通过使用 Spark SQL 的内置函数和优化器，如 Catalyst optimizer，来提高代码的执行效率。此外，还可以通过使用一些高级功能，如 UDF（User Defined Function）、DataFrame API 等，来实现更复杂的逻辑和优化。
- 监控和调优：通过对 Spark SQL 的运行情况进行监控和调优，可以及时发现和解决性能问题。可以使用 Spark 的 Web UI 或者第三方监控工具来查看 Spark SQL 的运行情况，包括作业的执行时间、内存使用、磁盘 I/O 等指标。根据监控结果，可以调整 Spark 配置参数或者优化代码来提高 Spark SQL 的稳定性。
总之，保障 Spark SQL 的稳定性需要从多个方面进行考虑和优化，包括数据倾斜处理、内存管理、Shuffle 管理、代码优化以及监控和调优等。