Hive架构

在讲解SparkSQL之前，让我们先来看看基于MR的Hive的架构：

SparkSQL的演变

• Shark

SparkSQL是从Shark发展而来。Shark为了实现与Hive的兼容，在HQL方面用了Hive中的HQL解析、逻辑执行计划、执行计划优化，不同的是将物理计划从原有的MR作业替换成了Spark作业, 通过Hive的HQL解析，把HQL转换成Spark底层的RDD操作。先来看看Shark架构：

使用Shark的方式主要存在以下问题：

• 使用HQL解析，逻辑执行计划与物理执行计划的解析完全依赖于Hive, 不方便添加优化策略;
• Spark非Shuffle类算子的计算主要是基于内存处理，多个Task可以在线程层面并行执行。而传统的MR作业是进程级别并行，因此，Spark在兼容Hive的实现上不得不定制以解决线程安全问题；
• 这种方式完全依赖于Hive的HQL解析引擎，Hive的版本更新会对Spark造成影响，给Spark的优化和维护增加大量的成本。

• SparkSQL

从Spark1.3开始，Spark专门开发了SparkSQL模块，对原有的Shark进行了大量的优化，并在Shark的原有架构上重写了逻辑执行计划的优化部分，SparkSQL在Hive兼容层面令依赖HQL的SQL解析、Hive元数据管理以及Hive存储，也就是说，从HQL被解析成抽象语法树(AST)起，就由SparkSQL接管， SparkSQL执行计划生成和执行计划的优化都由Catalyst负责。来看看SparkSQL的架构：

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。

Spark SQL增加了SchemaRDD（即带有Schema信息的RDD），使用户可以在Spark SQL中执行SQL语句，数据既可以来自RDD，也可以来自Hive、HDFS、Cassandra等外部数据源，还可以是JSON格式的数据。

SparkSQL特点

SparkSQL是Spark的一个独立模块，主要用于进行结构化数据的处理。它提供了最核心的编程抽象DataFrame，它可以根据多种数据源进行构建，其执行原理是将SparkSQL转换为底层的RDD的依赖的有向无环图提交到Spark集群运行。SparkSQL主要有以下特点：

• 基于DataFrame编程API提供两种方式处理数据：SQL方式和DataFrame的DSL语法；
• SparkSQL完全兼容Hive的元数据、SQL语法、UDF、序列化与反序列化机制；
• SparkSQL提供统一的数据源访问API, 可以从多种数据源读取多种类型的数据；
• SparkSQL提供了标准的JDBC和ODBC连接，对处理好的数据可以对接BI, 数据库等外部系统或存储。
• 引入了新的RDD类型SchemaRDD，可以像传统数据库定义表一样来定义SchemaRDD
• 内嵌了查询优化框架，在把SQL解析成逻辑执行计划之后，最后变成RDD的计算。