SparkSQL指的是什么

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一、 Spark SQL介绍

        Spark SQL是Apache Spark's的一个模块,用来处理结构化数据，1.0后产生；SQL语句主要体现在关系型数据库上，大数据中基于Hadoop的SQL有Hive（SQL on Hadoop）但是MapReduce计算过程中大量的磁盘落地过程消耗了大量I/O，降低运行效率，简单说就是稳定性高，计算慢，离线批处理的框架，因此其他的SQL on Hadoop工具产生。

        SQL on Hadoop

•  Hive        -- 把HQL语句转换MapReduce作业 提交到Yarn执行(元数据重要性)

•  Impala    -- 开源的交互式SQL查询引擎,基于内存处理

•  Presto    -- 分布式SQL查询引擎

•  Shark     -- SQL语句翻译Spark作业，Hive跑在Spark之上,依赖Hive与Hive兼容性差

•  Drill        -- 查询引擎包括SQL/FILE/HDFS/S3

• Phoenix  -- 基于Hbase上的SQL引擎

        Hive on SQL是社区发展另外一个路线，属于Hive发展计划,把Spark作为Hive的执行引擎;之前我们说的HIve作业跑在Hadoop的MapReduce上的；现在Hive不受限于一个引擎，可以采用MapReduce、Tez、Spark等引擎。

二、 Spark SQL特性

• 集成性-SQL查询与应用程序对接

• 统一的数据访问-连接各种数据源（Hive, Avro, Parquet, ORC, JSON, and JDBC）

• 与Hive的集成性，不需要Hive,使用Hive存在Metastores即可或者使用Hive-site文件

• 通过JDBC和ODBC连接,start-thriftserver底层走的也是Thrift协议(Hive_server2底层基于Thrift协议，)

• Spark SQL不仅仅是SQL，远超出SQL

三、 Spark SQL优势

      A：内存列存储（In-Memory Columnar Storage）

    Spark SQL的表数据在内存中的存储采用是内存列式存储，而不是原生态JVM对象存储方式。

     Spark SQL列式存储将数据类型相同列采用原生数组来存储，将Hive支持的复杂数据类型（如array、map等）先序化后并接成一个字节数组来存储。这样，每个列创建一个JVM对象，从而导致可以快速的GC和紧凑的数据存储；额外的，还可以使用低廉CPU开销的高效压缩方法（如字典编码、行长度编码等压缩方法）降低内存开销；更有趣的是，对于分析查询中频繁使用的聚合特定列，性能会得到很大的提高，原因就是这些列的数据放在一起，更容易读入内存进行计算

    B：字节码生成技术（bytecode generation，即CG）

        数据库查询中有一个昂贵的操作是查询语句中的表达式，主要是由于JVM的内存模型引起的。比如如下一个查询：

中有一个昂在这个查询里，如果采用通用的SQL语法途径去处理，会先生成一个表达式树。

select a+b from table

在物理处理这个表达式树的时候，将会如图所示的7个步骤

    1.  调用虚函数Add.eval()，需要确认Add两边的数据类型

    2.  调用虚函数a.eval()，需要确认a的数据类型

    3.  确定a的数据类型是Int，装箱

    4.  调用虚函数b.eval()，需要确认b的数据类型

    5.  确定b的数据类型是Int，装箱

    6.  调用Int类型的Add

    7.  返回装箱后的计算结果

  C：Scala代码优化

   ...............

四、 Spark SQL运行架构

          Catalyst就SparkSQL核心部分，性能的优劣影响整体的性能，由于发展时间短，虚线部分是以后版本要实现功能，实现部分是已经实现功能。
        Unresolved Logical Plan：未解析的逻辑执行计划

        Schema Catalog：元数据管理套用Unresolved Logical Plan生成Logical Plan

        Logical Plan：生成逻辑执行计划

        Optimized Logical Plan：对生生成的Logical Plan进行优化,生成物理逻计划
        Physical Plans：物理逻辑计划,可能是多个,根据Cost Model生成最佳的物理逻辑化

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