简要介绍了SparkSQL与Hive on Spark的区别与联系
简介
在Hadoop的整个生态系统中，Spark和MapReduce在同一个层级，即主要解决分布式计算框架的问题。
架构
Spark的架构如下图所示，主要包含四大组件：Driver、Master、Worker和Executor。
Spark特点
· Spark可以部署在YARN上
· Spark原生支持对HDFS文件系统的访问
· 使用Scala语言编写
部署模型
1. 单机模型：主要用来开发测试。特点：Driver、Master、Worker和Executor都运行在同一个JVM进程之中。
2. 伪集群模型：主要用来开发测试。特点：Master、Worker都运行在同一个JVM进程之中；Master、Worker和Executor都运行于同一台机器，无法跨机器运行；
3. 独立集群（又叫做原生集群模式）：在集群规模不是非常大的情况下，可用于生产环境。特点：Master、Worker和Executor都运行于独立的JVM进程。
4. YARN集群：YARN生态中的ApplicationMaster角色使用Apache开发好的Spark ApplicationMaster代替，每一个YARN生态中的NodeManager角色相当于一个Spark生态中的Worker角色，由NodeManger负责Executor的启动。
5. Mesos集群：暂无详细调研。
简介
它主要用于结构化数据处理和对Spark数据执行类SQL的查询。通过Spark SQL，可以针对不同格式的数据执行ETL操作（如JSON，Parquet，数据库）然后完成特定的查询操作。一般来说，Spark每支持一种新的应用开发，都会引入一个新的Context及相应的RDD，对于SQL这一特性来说，引入的就是SQLContext和SchemaRDD。注意：在Spark1.3之后，SchemaRDD已经更名为DataFrame，但它本质就类似一个RDD，因为可以将DataFrame无缝的转换成一个RDD。
架构
Spark要很好的支持SQL，要完成解析(parser)、优化(optimizer)、执行(execution)三大过程。
处理顺序大致如下：
1. SQlParser生成LogicPlan Tree；
2. Analyzer和Optimizer将各种Rule作用于LogicalPlan Tree；
3. 最终优化生成的LogicalPlan生成SparkRDD；
4. 最后将生成的RDD交由Spark执行；
Spark SQL的两个组件
1. SQLContext：Spark SQL提供SQLContext封装Spark中的所有关系型功能。可以用之前的示例中的现有SparkContext创建SQLContext。
2. DataFrame：DataFrame是一个分布式的，按照命名列的形式组织的数据集合。DataFrame基于R语言中的data frame概念，与关系型数据库中的数据库表类似。通过调用将DataFrame的内容作为行RDD（RDD of Rows）返回的rdd方法，可以将DataFrame转换成RDD。可以通过如下数据源创建DataFrame：已有的RDD、结构化数据文件、JSON数据集、Hive表、外部数据库。
使用示例
编写简单的scala程序，从文本文件中加载用户数据并从数据集中创建一个DataFrame对象。然后运行DataFrame函数，执行特定的数据选择查询。
文本文件customers.txt中的内容如下：
Tom,12
Mike,13
Tony,34
Lili,8
David,21
Nike,18
Bush,29
Candy,42
编写Scala代码:
import org.apache.spark._
object Hello {
// 创建一个表示用户的自定义类
case class Person(name: String, age: Int)
def main(args: Array[String]) {
val conf = new SparkConf().setAppName("SparkSQL Demo")
val sc = new SparkContext(conf)
// 首先用已有的Spark Context对象创建SQLContext对象
val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc)
// 导入语句，可以隐式地将RDD转化成DataFrame
import sqlContext.implicits._
// 用数据集文本文件创建一个Person对象的DataFrame
val people = sc.textFile("/Users/urey/data/input2.txt").map(_.split(",")).map(p => Person(p(0), p(1).trim.toInt)).toDF()
// 将DataFrame注册为一个表
people.registerTempTable("people")
// SQL查询
val teenagers = sqlContext.sql("SELECT name, age FROM people WHERE age >= 13 AND age <= 19")
// 输出查询结果，按照顺序访问结果行的各个列。
teenagers.map(t => "Name: " + t(0)).collect().foreach(println)
sc.stop()
}
}
如上所示，Spark SQL提供了十分友好的SQL接口，可以与来自多种不同数据源的数据进行交互，而且所采用的语法也是团队熟知的SQL查询语法。这对于非技术类的项目成员，如数据分析师以及数据库管理员来说，非常实用。
小结
我们了解到Apache Spark SQL如何用熟知的SQL查询语法提供与Spark数据交互的SQL接口。Spark SQL是一个功能强大的库，组织中的非技术团队成员，如业务分析师和数据分析师，都可以用Spark SQL执行数据分析。
三、关于Hive on Spark
背景
Hive on Spark是由Cloudera发起，由Intel、MapR等公司共同参与的开源项目，其目的是把Spark作为Hive的一个计算引擎，将Hive的查询作为Spark的任务提交到Spark集群上进行计算。通过该项目，可以提高Hive查询的性能，同时为已经部署了Hive或者Spark的用户提供了更加灵活的选择，从而进一步提高Hive和Spark的普及率。
简介
Hive on Spark是从Hive on MapReduce演进而来，Hive的整体解决方案很不错，但是从查询提交到结果返回需要相当长的时间，查询耗时太长，这个主要原因就是由于Hive原生是基于MapReduce的，那么如果我们不生成MapReduce Job，而是生成Spark Job，就可以充分利用Spark的快速执行能力来缩短HiveQL的响应时间。
Hive on Spark现在是Hive组件(从Hive1.1 release之后)的一部分。
与SparkSQL的区别
SparkSQL和Hive On Spark都是在Spark上实现SQL的解决方案。Spark早先有Shark项目用来实现SQL层，不过后来推翻重做了，就变成了SparkSQL。这是Spark官方Databricks的项目，Spark项目本身主推的SQL实现。Hive On Spark比SparkSQL稍晚。Hive原本是没有很好支持MapReduce之外的引擎的，而Hive On Tez项目让Hive得以支持和Spark近似的Planning结构（非MapReduce的DAG）。所以在此基础上，Cloudera主导启动了Hive On Spark。这个项目得到了IBM，Intel和MapR的支持（但是没有Databricks）。
使用示例
大体与SparkSQL结构类似，只是SQL引擎不同。部分核心代码如下：
val hiveContext = new HiveContext(sc)
import hiveContext._
hql("CREATE TABLE IF NOT EXIST src(key INT, value STRING)")
hql("LOAD DATA LOCAL PATH '/Users/urey/data/input2.txt' INTO TABLE src")
hql("FROM src SELECT key, value").collect().foreach(println)
小结
结构上Hive On Spark和SparkSQL都是一个翻译层，把一个SQL翻译成分布式可执行的Spark程序。比如一个SQL：
SELECT item_type, sum(price)
FROM item
GROUP item_type;
上面这个SQL脚本交给Hive或者类似的SQL引擎，它会“告诉”计算引擎做如下两个步骤：读取item表，抽出item_type,price这两个字段；对price计算初始的SUM（其实就是每个单独的price作为自己的SUM）因为GROUP BY说需要根据item_type分组，所以设定shuffle的key为item_type从第一组节点分组后分发给聚合节点，让相同的item_type汇总到同一个聚合节点，然后这些节点把每个组的Partial Sum再加在一起，就得到了最后结果。不管是Hive还是SparkSQL大致上都是做了上面这样的工作。
需要理解的是，Hive和SparkSQL都不负责计算，它们只是告诉Spark，你需要这样算那样算，但是本身并不直接参与计算。