假设有如下文本文件：
id, name, age, city
1001,zhangsan,45,beijing
1002,lisi,35,shanghai
1003,wangwu,29,tianjin
…….
基于hive对上述文件进行统计分析步骤为：

1. table定义：person
2. column定义：
   id：int
   name：string
   age： int
   city：string
3. hive：load data
4. sql: query….

Hive:是类似于sql的Hive QL语言， sql==>mapreduce
特点：查询计划被转化为MapReduce任务，执行效率差
改进：hive on tez、hive on spark、hive on mapreduce

Spark: hive on spark ==> shark(hive on spark)
shark 刚推出时非常受欢迎， 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、执行计划的优化是依赖于hive的
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
以上可以说是Spark SQL产生的背景及衍生过程
目前，基于Hadoop使用SQL语句查询（SQL on Hadoop），有如下方式：

1. Hive
   sql ==> mapreduce
   metastore ： 元数据
   sql：database、table、view
   facebook
2. impala
   cloudera ： cdh（建议大家在生产上使用的hadoop系列版本）、cm
   sql：自己的守护进程执行的，非mr
   metastore
3. presto
   facebook
   京东
   sql
4. drill
   sql
   访问：hdfs、rdbms、json、hbase、mongodb、s3、hive
5. Spark SQL
   sql
   dataframe/dataset api
   metastore
   访问：hdfs、rdbms、json、hbase、mongodb、s3、hive ==> 外部数据源

对于Spark SQL，官网是这么说的：Spark SQL is Apache Spark’s module for working with structured data.
可以是针对于structured data（结构化数据），而不仅仅是SQL，个人认为这个名字起的不是很好，可见
Spark SQL它不仅仅有访问或者操作SQL的功能，还提供了其他的非常丰富的操作：外部数据源、优化

Spark SQL总结：

1. Spark SQL的应用并不局限于SQL；
2. 访问hive、json、parquet等文件的数据；
3. SQL只是Spark SQL的一个功能而已，可见Spark SQL这个名字起的并不恰当
4. Spark SQL提供了SQL的api、DataFrame和Dataset的API；