文章目录
- SparkSQL是什么
- [Hive and SparkSQL](#Hive and SparkSQL)
- [SparkSQL 特点](#SparkSQL 特点)
- [DataFrame 是什么](#DataFrame 是什么)
- [DataSet 是什么](#DataSet 是什么)
SparkSQL是什么
Spark SQL 是 Spark 用于结构化数据(structured data)处理的 Spark 模块。
Hive and SparkSQL
SparkSQL 的前身是Shark，给熟悉RDBMS但又不理解MapReduce的技术人员提供快速上手的工具。
Hive 是早期唯一运行在Hadoop上的SQL-on-Hadoop工具。但是MapReduce计算过程中大量的中间磁盘落地过程消耗了大量的I/O，降低的运行效率，为了提高SQL-on-Hadoop的效率，大量的SQL-on-Hadoop工具开始产生，其中表现较为突出的是：
- Drill
- Impala
- Shark
其中Shark是伯克利实验室Spark生态环境的组件之一，是基于Hive所开发的工具，它修改了下图所示的右下角的内存管理、物理计划、执行三个模块，并使之能运行在Spark引擎上。
Shark 的出现，使得SQL-on-Hadoop的性能比Hive有了10-100倍的提高。
但是，随着Spark的发展，对于野心勃勃的Spark团队来说，Shark对于Hive的太多依赖（如采用Hive的语法解析器、查询优化器等等），制约了Spark的One Stack Rule Them All的既定方针，制约了Spark各个组件的相互集成，所以提出了SparkSQL项目。SparkSQL抛弃原有Shark的代码，汲取了Shark的一些优点，如内存列存储（In-Memory Columnar Storage）、Hive兼容性等，重新开发了SparkSQL代码；由于摆脱了对Hive的依赖性，SparkSQL无论在数据兼容、性能优化、组件扩展方面都得到了极大的方便。
- 数据兼容方面 SparkSQL不但兼容Hive，还可以从RDD、parquet文件、JSON文件中获取数据，未来版本甚至支持获取RDBMS数据以及cassandra等NOSQL数据；
- 性能优化方面 除了采取In-Memory Columnar Storage、byte-code generation 等优化技术外、将会引进Cost Model对查询进行动态评估、获取最佳物理计划等等；
- 组件扩展方面 无论是SQL的语法解析器、分析器还是优化器都可以重新定义，进行扩展。
2014 年6月1日Shark项目和SparkSQL项目的主持人Reynold Xin宣布：停止对Shark的开发，团队将所有资源放SparkSQL项目上，至此，Shark的发展画上了句话，但也因此发展出两个支线：SparkSQL和Hive on Spark。
其中SparkSQL作为Spark生态的一员继续发展，而不再受限于Hive，只是兼容Hive；而Hive on Spark 是一个 Hive 的发展计划，该计划将Spark作为Hive的底层引擎之一，也就是说，Hive将不再受限于一个引擎，可以采用Map-Reduce、Tez、Spark等引擎。
对于开发人员来讲，SparkSQL可以简化RDD的开发，提高开发效率，且执行效率非常快，所以实际工作中，基本上采用的就是SparkSQL。Spark SQL为了简化RDD的开发，提高开发效率，提供了2个编程抽象，类似Spark Core中的RDD
- DataFrame
- DataSet
SparkSQL 特点
- 易整合
无缝的整合了 SQL 查询和 Spark 编程 - 统一的数据访问
使用相同的方式连接不同的数据源 - 兼容Hive
在已有的仓库上直接运行 SQL 或者 HiveQL - 标准数据连接
通过 JDBC 或者 ODBC 来连接
DataFrame 是什么
在Spark 中，DataFrame 是一种以RDD为基础的分布式数据集，类似于传统数据库中的二维表格。DataFrame与RDD的主要区别在于，前者带有schema元信息，即DataFrame所表示的二维表数据集的每一列都带有名称和类型。这使得Spark SQL得以洞察更多的结构信息，从而对藏于DataFrame背后的数据源以及作用于DataFrame之上的变换进行了针对性的优化，最终达到大幅提升运行时效率的目标。反观RDD，由于无从得知所存数据元素的具体内部结构，Spark Core只能在stage层面进行简单、通用的流水线优化。
DataFrame 是为数据提供了Schema的视图。可以把它当做数据库中的一张表来对待 DataFrame 也是懒执行的，但性能上比RDD要高，主要原因：优化的执行计划，即查询计划通过Spark catalyst optimiser 进行优化。
DataSet 是什么
DataSet 是分布式数据集合。DataSet是Spark 1.6中添加的一个新抽象，是DataFrame的一个扩展。它提供了RDD的优势（强类型，使用强大的lambda函数的能力）以及Spark SQL 优化执行引擎的优点。DataSet也可以使用功能性的转换（操作map，flatMap，filter等等）。
- DataSet是DataFrame API 的一个扩展，是SparkSQL最新的数据抽象
- 用户友好的API风格，既具有类型安全检查也具有DataFrame的查询优化特性；
- 用样例类来对DataSet中定义数据的结构信息，样例类中每个属性的名称直接映射到
DataSet 中的字段名称； - DataSet是强类型的。比如可以有DataSet[Car]，DataSet[Person]。
- DataFrame是DataSet的特列，DataFrame=DataSet[Row] ，所以可以通过as方法将DataFrame 转换为DataSet。Row 是一个类型，跟Car、Person这些的类型一样，所有的表结构信息都用Row来表示。获取数据时需要指定顺序