【Spark分布式内存计算框架——Spark SQL】2. SparkSQL 概述（上）
第二章 SparkSQL 概述
Spark SQL允许开发人员直接处理RDD，同时可以查询在Hive上存储的外部数据。Spark SQL的一个重要特点就是能够统一处理关系表和RDD，使得开发人员可以轻松的使用SQL命令进行外部查询，同时进行更加复杂的数据分析。
2.1 前世今生
SparkSQL模块一直到Spark 2.0版本才算真正稳定，发挥其巨大功能，发展经历如下几个阶段。
Shark 框架
首先回顾SQL On Hadoopp框架：Hive（可以说Hive时大数据生态系统中第一个SQL框架），架构如下所示：
可以发现Hive框架底层就是MapReduce，所以在Hive中执行SQL时，往往很慢很慢。
Spark出现以后，将HiveQL语句翻译成基于RDD操作，此时Shark框架诞生了。
Spark SQL的前身是Shark，它发布时Hive可以说是SQL on Hadoop的唯一选择（Hive负责将SQL编译成可扩展的MapReduce作业），鉴于Hive的性能以及与Spark的兼容，Shark由此而生。
Shark即Hive on Spark，本质上是通过Hive的HQL进行解析，把HQL翻译成Spark上对应的RDD操作，然后通过Hive的Metadata获取数据库里表的信息，实际为HDFS上的数据和文件，最后有Shark获取并放到Spark上计算。
但是Shark框架更多是对Hive的改造，替换了Hive的物理执行引擎，使之有一个较快的处理速度。然而不容忽视的是Shark继承了大量的Hive代码，因此给优化和维护带来大量的麻烦。为了更好的发展，Databricks在2014年7月1日Spark Summit上宣布终止对Shark的开发，将重点放到SparkSQL模块上。
文档：https://databricks.com/blog/2014/07/01/shark-spark-sql-hive-on-spark-and-the-future-of-sql-on-spark.html
SparkSQL模块主要将以前依赖Hive框架代码实现的功能自己实现，称为Catalyst引擎
SparkSQL 模块
从Spark框架1.0开始发布SparkSQL模块开发，直到1.3版本发布SparkSQL Release版本可以在生产环境使用，此时数据结构为DataFrame = RDD + Schame。
1）、解决的问题
- Spark SQL 执行计划和优化交给优化器 Catalyst；
- 内建了一套简单的SQL解析器，可以不使用HQL；
- 还引入和 DataFrame 这样的DSL API，完全可以不依赖任何 Hive 的组件；
2）、新的问题 - 对于初期版本的SparkSQL，依然有挺多问题，例如只能支持SQL的使用，不能很好的兼容命令式，入口不够统一等；
SparkSQL 在 1.6 时代，增加了一个新的API叫做 Dataset，Dataset 统一和结合了 SQL 的访问和命令式 API 的使用，这是一个划时代的进步。在 Dataset 中可以轻易的做到使用 SQL 查询并且筛选数据，然后使用命令式 API 进行探索式分析。
Spark 2.x发布时，将Dataset和DataFrame统一为一套API，以Dataset数据结构为主（Dataset
= RDD + Schema），其中DataFrame = Dataset[Row]。
Hive 与 SparkSQL
从SparkSQL模块前世今生可以发现，从Hive框架衍生逐渐发展而来，Hive框架提供功能SparkSQL几乎全部都有，并且SparkSQL完全兼容Hive，从其加载数据进行处理。
Hive是将SQL转为MapReduce，SparkSQL可以理解成是将SQL解析成RDD + 优化再执行。