* SparkSQL基础

起源：

1、在三四年前，Hive可以说是SQL on Hadoop的唯一选择，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项目由此而生。

2、Shark即Hive on Spark，本质上是通过Hive的HQL解析，把HQL翻译成Spark上的RDD操作，然后通过Hive的metadata获取数据库里的表信息，实际HDFS上的数据和文件，会由Shark获取并放到Spark上运算。

3、Shark的最大特性就是快和与Hive的完全兼容，且可以在shell模式下使用rdd2sql()这样的API，把HQL得到的结果集，继续在scala环境下运算，支持自己编写简单的机器学习或简单分析处理函数，对HQL结果进一步分析计算。

历史：

1、在2014年7月1日的Spark Summit上，Databricks宣布终止对Shark的开发，将重点放到Spark SQL上。

2、Databricks表示，Spark SQL将涵盖Shark的所有特性，用户可以从Shark 0.9进行无缝的升级。

3、Databricks推广的Shark相关项目一共有两个，分别是Spark SQL和新的Hive on Spark（HIVE-7292）

4、Databricks表示，Shark更多是对Hive的改造，替换了Hive的物理执行引擎，因此会有一个很快的速度。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了大量的麻烦。

SparkSQL与HIVE集成

1、拷贝hive-site.xml到spark-conf目录下

2、$ mkdir externaljars

3、拷贝hive下面的mysql驱动到spark的externaljars目录下

4、启动Spark-Shell

$ bin/spark-shell –master local[2] –jars externaljars/mysql-connector-java-5.1.27-bin.jar

在SparkSQL中读取表的两种方式：

方式一：

直接使用sqlContext对象执行sql语句，返回一个DataFrame对象，然后我们就可以show一下表中的内容了

scala> val df = sqlContext.sql(“select * from track_log”)

scala> df.show

方式二：

使用DSL(Domain specific language)语句

scala> val df = sqlContext.table(“track_log”)

scala> df.select(“id”, “sessionid”).show

测试练习：

案例中涉及到的数据在之前的Hive章节中已经有所介绍，数据也提供了传送门下载地址，不再赘述，内容如下：

案例一：尝试使用sqlContext查询一张表，将部门编号相同的信息统一join到一起。

案例二：尝试使用spark-sql运行如下命令

Step1、启动spark-sql

$ bin/spark-sql

Step2、将表直接缓存到内存中，在4040端口即可查看缓存到的表数据占用内存的大小，操作如下：

缓存表

spark-sql> cache table track_log

撤销缓存的表

spark-sql>uncache table track_log

案例三：每个部门的工资按照降序排列

可以使用SparkSQL执行如下代码：

如果我们只想展示出每个部门前三名的工资，可以这样操作：

当然了，求个平均什么的，再正常不过了。

* 总结

只要你的SQL语句用得好，sparkCore理解的通透，Hive玩的6，SparkSQL就会很简单。：）

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