一、Spark SQL介绍
1、为什么需要SQL
1) 事实上的标准
2) 易学易用
3) 受众面大
2、Shark（已经停止维护，不建议在生产上使用。）
Shark产生的目的就是为了让hive跑在spark之上。
Hive： 类似于sql的Hive QL语言， sql 翻译成 mapreduce
特点： 使用mapreduce作为引擎
改进： hive on tez、hive on spark、hive on mapreduce
Spark: hive on spark ===> （也就是）shark
shark刚推出时，很受欢迎。计算速度快，基于spark、基于内存的列式存储，与hive能够兼容。
缺点： hive ql的解析、逻辑执行计划生成、执行计划优化都要依赖于hive
仅仅只是把物理执行计划从mr作业替换成spark作业。
Shark终止以后，产生了2个分支
1) hive on spark
Hive社区，源码是在Hive中
2) Spark SQL
Spark社区，源码是在Spark中
支持多种数据源，多种优化技术，扩展性好很多。
二、SQL on Hadoop常用框架介绍
常用的框架如下图所示，包括HIVE，Impala，DRILL，Spark，presto，都是基于Hadoop的。
1、HIVE(facebook开源)
将sql装换成mapreduce
提出了metastore(元数据）概念，例如Hive表的名字，表里有什么列，每个列的数据类型，数据存放在hdfs的路径上。这些元数据，在Spark也能使用。
2、Impala(cloudera公司开发的， hadoop常用版本cdh也是这家公司开发的，也是生产上建议使用的cdh版本)
提供了cm，web方式安装hadoop。
Impala提供了sql，有自己的守护进程执行的，非mr，基于内存的，对内存的要求比较高。
metastore(元数据）
3、presto （facebook开源）
国内用的比较多的如京东
4、DRILL
基于sql
访问hdfs， rdbms，json、hbase，mangodb，s3、hive
5、Spark SQL
sql
dataframe/dataset api
metastore
访问hdfs， rdbms，json、hbase，mangodb，s3、hive ==> 外部数据源
三、Spark SQL概述
1、Spark Sql是Spark的核心组件，在Spark1.0中开始出现（April 2014）
2、能有运行SQL和Hive QL，包括UDFs UDAFs 和SerDes。
3、通过JDBC的方式连接已经存在的BI工具
4、能够支持多种语言，包括Python，Scala，Java 和R语言。
5、Spark SQL能处理结构化的数据。不仅仅有访问或者操作SQL的功能，还提供了 其他丰富的操作：外部数据源、优化
总结：
1) Spark SQL的应用不局限于SQL
2) 访问hive、json、parquet等文件数据
3) SQL只是Spark SQL的一个功能而已。
4) Spark SQL提供了SQL的api、DataFrame和Dataset的API。
四、Spark SQL愿景
Write less code： 写更少的代码
Read less data： 读更少的数据(优化引擎去掉不必要的数据)
Let the optimizer do the hard work: 将优化的工作交给底层的优化器。
五、Spark SQL架构图
